多GPU系统中如何确定cv::cuda::GpuMat所在GPU（OpenCV3+CUDA8）

针对你在OpenCV 3 + CUDA 8环境下的需求，有两个简便可靠的方法可以确定cv::cuda::GpuMat所在的GPU设备，我给你详细讲讲：

方法1：直接使用OpenCV GpuMat的原生方法 #

这是最省心的方案，OpenCV 3已经为GpuMat提供了device()成员函数，它会直接返回该矩阵分配时所在的GPU设备ID。用法非常简单：

// 在你创建foo之后，不管当前设备切换到哪，直接调用
int fooDevice = foo.device();
std::cout << "foo 所在的GPU设备编号是：" << fooDevice << std::endl;

这个方法的优势是完全基于OpenCV的API，不需要直接操作CUDA底层接口，而且内部已经帮你处理了设备跟踪的逻辑，只要GpuMat已经完成内存分配（你的示例里已经初始化了5x5的矩阵，没问题），就能准确返回结果。

方法2：通过CUDA指针属性查询 #

如果你想通过CUDA原生API来验证，也可以借助cudaPointerGetAttributes函数，通过GpuMat的设备指针来查询所属设备，这在CUDA 8中是完全支持的：

cudaPointerAttributes ptrAttr;
// 获取foo的设备内存指针，查询其属性
cudaPointerGetAttributes(&ptrAttr, foo.ptr());
int fooDevice = ptrAttr.device;
std::cout << "foo 所在的GPU设备编号是：" << fooDevice << std::endl;

注意这个方法需要你处理CUDA的错误返回值（比如检查cudaPointerGetAttributes的返回是否为cudaSuccess），不过你的示例里忽略错误的话，直接这么写就行。

补充说明 #

这两个方法之所以有效，是因为当你调用cudaSetDevice()切换设备后，后续的所有CUDA内存分配（包括OpenCVGpuMat内部的分配操作）都会在当前激活的设备上进行，GpuMat会内部记录这个设备ID，或者通过指针的属性可以反向查到所属设备。

推荐优先用方法1，毕竟是OpenCV为GPU矩阵专门设计的接口，代码更简洁也更贴合你的使用场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ken Y-N