NVIDIA Technical Blog · Andrew Hoyle
How to Read Data into GPU Memory in Python with NVIDIA GPUDirect Storage
How to Read Data into GPU Memory in Python with NVIDIA GPUDirect Storage是NVIDIA Technical Blog的免费实践教程(en)。前置条件:需要会 Python(含虚拟环境与 pip),了解 GPU 编程基本概念与 Linux 命令行;网页写明还需 GDS 相关平台知识。
学会在具备 GDS 的 Linux 系统上用 KvikIO Python API 将文件直接读入 GPU 显存,并确认是否走了加速路径。
- 难度
- 见前置条件
- 类型
- 教程 · 实践教程
- 语言
- en
- 规模
- 1 个课节
- 内容费用
- 免费
- 动手
- 需要动手环境
使用限制
阅读教程无需账号;动手复现必须自备 GDS 硬件环境。
- 练习与作业
- 带 NVIDIA GPU 的 Linux 主机(示例为 H100),并安装 GPUDirect Storage
选择学习环境
按你的电脑系统准备;提示词在你自己的电脑上使用。
本机动手
本页是 NVIDIA 官方博客的技术教程,先解释 GDS、cuFile 与 KvikIO 的分层关系,再分步演示安装、查看配置、把文件读入 GPU 内存。节选在读取代码处截断,后续统计验证步骤需在原文查看。
一台装有 NVIDIA GPU 与 GPUDirect Storage 的 Linux 系统,GDS 支持的存储与文件系统配置,以及 gdscheck、gds_stats 等工具的使用权限。
准备工具和账号
标“选用”的可以跳过。
- Python 3 虚拟环境与 pip安装 kvikio-cu13 与 CuPy
- NVIDIA GPU + GPUDirect Storage 环境运行 GDS 加速的数据读取
- gdscheck.py / gds_stats检查 GDS 组件配置与统计传输路径
让 AI Agent 一次搭好课程
复制开课提示词发给你常用的 AI Agent。它会下载允许保存的官方材料、建立课节目录并自检;需要账号、权限或费用时会先问你。
开课提示词 · 只需用一次此提示词尚未实测验证请帮我把「How to Read Data into GPU Memory in Python with NVIDIA GPUDirect Storage」的学习环境一次准备好,让我之后只需要按顺序学习和做练习。 开始前先问我:课程放在哪个目录(等我给出完整路径),确认我的操作系统和已有工具。确认前不要创建文件或安装软件。 课程入口:https://developer.nvidia.com/blog/how-to-read-data-into-gpu-memory-in-python-with-nvidia-gpudirect-storage/ 我的系统:macOS。如果实际不符,先调整方案。 本次路线:macOS:本机动手。只准备这条路线需要的工具;只读路线不安装运行环境、不配置模型密钥。 练习:需在真实 GDS 硬件上运行,练习时按原文用 CUFILE_STATS_LEVEL=3 配合 gds_stats 查看 nvfs 与 posix 计数,判断读取是否走了加速路径。 课节(官方顺序): 1. How to Read Data into GPU Memory in Python with NVIDIA GPUDirect Storage(主页):https://developer.nvidia.com/blog/how-to-read-data-into-gpu-memory-in-python-with-nvidia-gpudirect-storage/ 1. 环境 - Linux 系统(x86_64,教程用 CUDA 13.3、cuFile 1.18) - NVIDIA GPU(教程用 H100),已安装 GPUDirect Storage - GDS 支持的存储与文件系统(教程用 ext4 本地 NVMe) - nvidia-fs 内核模块已加载,IOMMU 与 ACS 关闭 - Python 虚拟环境,安装 kvikio-cu13 - 安装前先列出要装的软件和命令,等我同意;已装好的直接复用。 2. 材料 - 官方课程页面:只记录链接 https://developer.nvidia.com/blog/how-to-read-data-into-gpu-memory-in-python-with-nvidia-gpudirect-storage/ 3. 目录(最外层放在我确认的位置) nvidia-kvikio-gds-python-tutorial/ ├── README.md # 课程入口、课节清单、每次怎么开始 ├── progress.md # 每课:读讲义 / 做练习 / 记笔记 ├── questions.md # 待解决的问题 ├── check-env.sh # 环境自检,按 README 操作 ├── data/ # 练习用到的样例数据 └── lessons/ # 每课一个文件夹:notes.md + exercises/ └── 01-01-how-to-read-data-into/ - 每课文件夹里建 notes.md(顶部写本课官方链接)和 exercises/;课节文件夹名称与上面一致。 - 已有课程目录先检查并复用;不覆盖笔记、作业或 progress.md,不重置已有进度。尚未发布的课节保留入口并注明未发布,不能代写讲义或虚构练习。 4. 自检 - 创建 check-env.sh,逐项检查并记录“通过/未通过”: - 在课程根目录运行;每项检查独立执行,进入子目录不能影响下一项。使用当前系统的终端运行。 - python -m pip show kvikio-cu13 cupy-cuda13x → 显示两个包的名称与版本,说明安装成功。 - python -c "import kvikio, kvikio.defaults as d; print(kvikio.__version__, d.get('compat_mode').name, d.get('gds_threshold'))" → 输出 KvikIO 版本、兼容模式(AUTO/ON/OFF)与 GDS 阈值数值。 - /usr/local/cuda-13.3/gds/tools/gdscheck.py -p → 输出列出 GDS 组件、支持的文件系统和检测到的 GPU。 - 标注为人工检查、浏览器操作或 notebook 单元的项目,按相应方式操作,不直接粘贴进 shell;脚本只包含当前系统可执行的命令。 - 仅在当前路线需要、对应材料已获准保存、工具已安装时运行该项;需要登录、付费或尚未开放的材料记为“需要我操作/未验证”,不能伪报通过。不执行会调用付费 API、提交作业或修改云服务的检查。 - 运行一次,把结果给我看;未通过的项目说明原因和修复办法。 5. 学习计划 - README.md:课程入口、课节清单(带链接)、每次学习怎么开始(使用“每课提示词”)。 - progress.md:每课三项勾选——读讲义、做练习、记笔记。 6. 最后分三部分汇报:已完成、需要我自己操作的、尚未验证的。 边界: - 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作,先告诉我原因,等我同意。密钥由我在本机配置,不发到聊天,不写进笔记或版本库;原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。 - 不替我写练习或作业答案,也不替我提交。我卡住时只给提示;我明确要求时才给解答。 - 只下载许可允许个人保存的材料;其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。 如果你不能直接操作我的文件系统,请在确认目录后给出适用于我的系统、可直接执行的命令和需要保存的文件内容。搭好后的课程目录
nvidia-kvikio-gds-python-tutorial/ ├── README.md # 课程入口、课节清单、每次怎么开始 ├── progress.md # 每课:读讲义 / 做练习 / 记笔记 ├── questions.md # 待解决的问题 ├── check-env.sh # 环境自检,按 README 操作 ├── data/ # 练习用到的样例数据 └── lessons/ # 每课一个文件夹:notes.md + exercises/ └── 01-01-how-to-read-data-into/
常见问题
免费吗?
免费:教程正文、配置步骤与代码在页面上可直接阅读,未见付费墙或登录拦截。实践需要付费:网页写明需要带 NVIDIA GPU、GDS 支持的存储和文件系统的 Linux 系统(示例用 H100 与本地 NVMe),此类硬件环境需自备。
需要什么基础?
需要会 Python(含虚拟环境与 pip),了解 GPU 编程基本概念与 Linux 命令行;网页写明还需 GDS 相关平台知识。软件、账号与硬件:一台装有 NVIDIA GPU 与 GPUDirect Storage 的 Linux 系统,GDS 支持的存储与文件系统配置,以及 gdscheck、gds_stats 等工具的使用权限。
有中文吗?
本站记录的语言是en;是否有中文字幕或译本本站未核实,请以原站为准。
怎么开始?
从原始资源入口开始:https://developer.nvidia.com/blog/how-to-read-data-into-gpu-memory-in-python-with-nvidia-gpudirect-storage/。本页“学前准备”列出环境与工具,“学习指南”给出开课提示词,可以在自己的电脑上按步骤开始。开课提示词尚未完整验证。练习与作业需要自备:带 NVIDIA GPU 的 Linux 主机(示例为 H100),并安装 GPUDirect Storage。
来源与使用须知
- 收录时间
- 本站首次收录 2026-10-27原站首次发布 2026-10-23
- 指南参考
- 课程主页
版权与转载
- 课程材料未标明许可:仅供个人学习,转载、修改或商用前请先联系原作者。
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