export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 具体什么效果？具体举例找到了第 1 篇资料：CUDA_LA

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CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 是一个环境变量，它在CUDA编程中用于控制CUDA函数调用的行为。当你设置这个环境变量为1时，它会强制CUDA函数调用变为同步执行，而不是默认的异步执行。这意味着在执行CUDA函数（如内核启动）时，CPU会等待GPU完成当前的操作，然后才继续执行后续的代码。

具体效果举例：

调试：在调试CUDA程序时，异步执行可能会导致难以确定错误发生的位置，因为错误信息可能不会在错误实际发生的代码位置被报告。通过设置CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1，你可以确保错误信息在错误发生时立即被报告，从而更容易定位问题。
性能分析：在进行性能分析时，同步执行可以帮助你更准确地测量单个CUDA操作的执行时间，因为它消除了异步执行带来的时间不确定性。
简化并发控制：在某些情况下，你可能希望确保在执行后续操作之前，GPU上的某个操作已经完成。通过设置这个环境变量，你可以简化并发控制逻辑，因为CPU会等待GPU操作完成。

然而，需要注意的是，使用CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1可能会降低程序的性能，因为它阻止了CPU和GPU的并行执行。在生产环境中，通常建议仅在调试或性能分析时使用这个设置，并在问题解决后将其关闭，以恢复程序的并行性能。

在实际使用中，你可以在Linux或macOS的终端中通过以下命令设置这个环境变量：

export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1

在Windows中，你可以在命令提示符下使用类似的命令：

set CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1

在Python脚本中，你可以在程序开始时导入os模块并设置这个环境变量：

import os
os.environ['CUDA_LAUNCH_BLOCKING'] = '1'

请记住，这个设置会影响所有后续的CUDA调用，直到环境变量被更改或程序结束。

export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 具体什么效果 ？具体举例

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