一、什么是CUDA环境变量
CUDA环境变量是在CUDA程序运行时读取的一些系统变量。这些变量控制了CUDA工具包的行为以及与CUDA密切相关的库和应用程序的行为。因为CUDA环境变量控制了CUDA的行为，所以它们能够影响CUDA应用程序的性能和可靠性。
CUDA环境变量以CUDA_为前缀，并且必须设置为环境变量。也就是说，在运行CUDA程序之前，必须先将这些变量设置为环境变量，使得系统可以知道哪些参数需要被传递进CUDA程序。设置CUDA环境变量的方式有多种，例如可以通过在终端窗口中输入export命令来设置环境变量，也可以在程序中使用C语言的getenv函数来读取环境变量的值。
二、CUDA环境变量的使用
对于使用CUDA来进行编程的工程师而言，CUDA环境变量是一个非常重要的概念。该变量可以通过各种方式使用，以下是一些常见的用法：
1. 设置CUDA显卡使用个数
CUDA程序可以通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量告诉CUDA工具包应该使用哪个显卡。如果需要在程序中使用多个显卡，则需要通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定使用多个设备的编号。例如：
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
这将告诉CUDA使用ID为0、1、2、3的四个显卡
2. 控制CUDA编译器的行为
CUDA编译器nvcc可以通过环境变量来改变其默认行为。例如，可以通过设置CUDA_NVCC_FLAGS环境变量来传递编译器标志，这些标志将被作为nvcc的命令行参数。例如：
export CUDA_NVCC_FLAGS="-arch=sm_72 -O2"
这将告诉nvcc使用计算能力为7.2的架构，并启用O2优化。
3. 控制CUDA运行时库的行为
CUDA运行时库的行为可以通过环境变量来调整。例如，可以通过设置CUDA_DEVICE_MAX_CONNECTIONS环境变量来控制每个设备的默认最大连接数:
export CUDA_DEVICE_MAX_CONNECTIONS=4
这将告诉CUDA运行时库，每个设备的最大连接数为4。
三、常见CUDA环境变量列表
1. CUDA_VISIBLE_DEVICES
这个环境变量用于设置可用于CUDA程序的GPU设备列表。默认情况下，CUDA程序将访问系统中所有可用的GPU设备。
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
2. CUDA_CACHE_MAXSIZE
这个环境变量用于设置CUDA缓存的最大大小。设置的值的单位是MB。
export CUDA_CACHE_MAXSIZE=2147483648
3. CUDA_DEVICE_MAX_CONNECTIONS
这个环境变量用于设置每个设备的最大连接数。
export CUDA_DEVICE_MAX_CONNECTIONS=4
4. CUDA_DEVICE_ORDER
这个环境变量用于设置使用的设备的顺序。
export CUDA_DEVICE_ORDER=PCI_BUS_ID
5. CUDA_FORCE_PTX_JIT
这个环境变量用于强制禁止JIT编译器。
export CUDA_FORCE_PTX_JIT=1
四、总结
CUDA环境变量是影响CUDA程序性能和可靠性的重要因素之一。本文从多个方面阐述了CUDA环境变量的作用和用法，并且列出了一些常见的环境变量。对于编写CUDA程序的工程师而言，熟悉CUDA环境变量是非常重要的。通过设置和调整这些变量，可以大大提高CUDA程序的性能和可靠性。
