如何检查我的系统是否有NVIDIA GPU可用？

Question

有没有一种简单的方法，仅使用标准库就能够检查我的系统上是否有NVIDIA GPU? 我已经看到其他回答中推荐使用PyTorch或TensorFlow，但那不是我想要的。我想知道如何在Windows和Linux上进行此操作。谢谢！

- sgrontflix

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你有Windows或Linux系统吗？ - Alex Metsai

我两个都有，我想知道如何在它们两个上面实现。我会更新我的问题，谢谢提醒！ - sgrontflix

我认为你不会找到一个直接的标准库解决方案，但如果你使用 platform 和 ctypes，你可以自己编写。这似乎是很多其他人已经可能完成并维护的工作，例如在 Windows 上的 wmi。 - JonSG

Answer 1

如果你已经安装了Nvidia显卡驱动程序，那么命令nvidia-smi将输出一个整洁的表格，向你提供有关GPU、CUDA和驱动程序设置的信息。

通过检查是否存在此命令，可以知道是否存在Nvidia GPU。

请注意，只有在安装了Nvidia GPU和适当的驱动程序时，此代码才能正常工作。

此代码应该适用于Linux和Windows，并且它所使用的唯一库是subprocess，这是一个标准库。

import subprocess

try:
    subprocess.check_output('nvidia-smi')
    print('Nvidia GPU detected!')
except Exception: # this command not being found can raise quite a few different errors depending on the configuration
    print('No Nvidia GPU in system!')
    

- Briar Campbell

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在编程中，优先使用except Exception而不是裸的except！https://dev59.com/yVQI5IYBdhLWcg3w8wSR - ti7

我完全忘记那是一件事！我已经习惯于在每个平台上找到代码块的每一个可能的异常...谢谢！ - Briar Campbell

Answer 2

以下代码展示了如何检查是否可用 CUDA。CUDA 与 GPU 相关。

print(torch.cuda.is_available())
print(torch.backends.cudnn.enabled)

- Rostam

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pip install torch==1.12+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html - 蔡宗容

但我不知道torch.cuda.is_available()和torch.backends.cudnn.enabled之间的区别，有人能给出解释吗？ - 蔡宗容

这个问题明确要求不使用PyTorch，所以这个回答在这里不相关。请考虑修改或删除它。 - undefined