【发布时间】：2018-10-28 10:18:51
【问题描述】：
我当然知道nvvp 和nvprof 的存在，但由于各种原因nvprof 不想使用我的应用程序，该应用程序涉及大量共享库。 nvidia-smi 可以连接到驱动程序以找出正在运行的内容，但我找不到让 nvprof 附加到正在运行的进程的好方法。
有一个标志 --profile-all-processes 实际上确实给了我一条消息“NVPROF 正在分析过程 12345”，但没有进一步打印出来。我正在使用 CUDA 8。
在这种情况下，我如何获得 CUDA 内核的详细性能细分？
【问题讨论】：
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没有一个 CUDA 分析器支持附加到我知道的已经运行的进程。
nvprof可以分析您已经使用--profile-all-processes发现的独立进程，但是必须在其他进程开始之前发出这个nvprof命令（以便它在后台运行），并且它必须仍然在运行其他进程结束。有了这个附带条件，您应该能够使用nvprof分析一个单独的进程。使用--profile-all-processes，不会再打印任何内容，但会在其他进程终止时写入分析器文件。 -
@RobertCrovella 我可以在启动进程之前运行
--profile-all-processes，但我无法确定分析器文件的写入位置！例如，如果我使用--log-file log%p.txt，每个进程的日志文件都会出现在与我运行nvprof相同的目录中，但仅包含单个“Profile process ...”行。 -
您确实需要指定输出文件名，而且我很确定您必须包含 %p 以便它可以用进程号识别文件名。除此之外，您需要在写入任何分析结果之前让应用程序完成（除非您在应用程序前面调用
cudaProfilerStop()），即使在应用程序完成之后，如果要处理大量的分析数据，它写入文件可能需要几分钟或更长时间。 -
这是我遵循的步骤： 1. 使用
nvprof --profile-all-processes --log-file log%p.log &启动后台日志记录 如果您想使用单独的进程来启动事物，则与号是可选的。此时出现了一个（空）日志文件log5699.log。 2. 我运行了我一直在使用python t4.py开发的 numba cuda 应用程序。运行大约需要 10 秒。完成后，会出现一个名为log5704.log的新 日志文件，该文件具有来自进程5704（即python 进程）的预期分析器输出。 3. 我用kill 5699终止了后台分析。 -
请不要删除这个。 RC 关于如何使用
--profile-all-processes运行的 cmets 很有用。