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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。

打开官方课程
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
  1. 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。

  2. 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

    运行费用: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。

  3. 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:Windows。如果实际不符,先调整方案。
    本次路线:Windows: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.ps1     # 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.ps1,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。将下面检查转换为 PowerShell 命令,不使用 Bash 语法。
      - 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.ps1     # 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/
准备好了,开始学习

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

版权与转载

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