我写了一个在GPU上计算的函数，然后我得到了一些数据并将它们转换为python numpy.ndarray形式。有没有一种方法可以检查数据的存储设备(CPU 或 GPU(？
我使用 minpy 支持 GPU 并行化来获取一个应该保存在 GPU 内存上的 array.ndArray 类型的数组，然后我使用 asnumpy 函数将其转换为 numpy 数组形式。现在我想知道是否有办法找到转换后的 numpy 数组数据在哪里。
我认为这是不可能的。在您的情况下，我认为它存储在主机 (cpu( 上。较新版本的 Cuda (https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/unified-memory-in-cuda-6/( 将透明地将内存从 GPU 洗牌到 cpu，反之亦然，具体取决于您是从 CPU 还是 GPU 访问内存。如果您从 CPU 访问存储在 GPU 上的内存，旧版本可能会给您带来访问冲突。我的猜测是，当您成功将数据转换为 numpy 数组时，它现在存储在主机 (cpu( 上。如果内存分配了 Cuda，则检查原始指针可以工作。在这种情况下，cudaPointerGetAttributes可以为您提供此信息。
如果你可以从python/numpy访问它，它肯定存储在主机(cpu(上。