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Author: YqGe585

docs/api/paddle/cuda/Overview_cn.rst

@@ -18,3 +18,9 @@ PyTorch 兼容函数
     " :ref:`cudart <cn_api_paddle_cuda_cudart>` ", "以模块的形式返回 CUDA Runtime 对象"
     " :ref:`is_initialized <cn_api_paddle_cuda_is_initialized>` ", "判断 CUDA 是否已经初始化"
     " :ref:`mem_get_info <cn_api_paddle_cuda_mem_get_info>` ", "获取指定设备上的全局空闲显存和显存总量"
+    " :ref:`current_device <cn_api_paddle_cuda_current_device>` ", "返回当前设备的索引"
+    " :ref:`device_count <cn_api_paddle_cuda_device_count>` ", "返回可用的 CUDA 设备数量"
+    " :ref:`empty_cache <cn_api_paddle_cuda_empty_cache>` ", "释放当前设备上所有未占用的缓存内存"
+    " :ref:`memory_allocated <cn_api_paddle_cuda_memory_allocated>` ", "返回当前设备上分配的内存总量"
+    " :ref:`memory_reserved <cn_api_paddle_cuda_memory_reserved>` ", "返回当前设备上由缓存分配器管理的内存总量"
+    " :ref:`set_device <cn_api_paddle_cuda_set_device>` ", "设置当前设备"

docs/api/paddle/cuda/current_device_cn.rst

@@ -0,0 +1,17 @@
+.. _cn_api_paddle_cuda_current_device:
+
+current_device
+--------------
+
+.. py:function:: paddle.cuda.current_device()
+
+返回当前设备的索引。
+
+返回
+::::::::::::
+
+    int, 当前设备的索引。
+
+代码示例
+::::::::::::
+COPY-FROM: paddle.cuda.current_device

docs/api/paddle/cuda/device_count_cn.rst

@@ -0,0 +1,17 @@
+.. _cn_api_paddle_cuda_device_count:
+
+device_count
+------------
+
+:: paddle.cuda.device_count()
+
+返回可用的计算卡设备数量。
+
+返回
+::::::::::::
+
+    int, 可用的计算卡设备数量。
+
+代码示例
+::::::::::::
+COPY-FROM: paddle.cuda.device_count

docs/api/paddle/cuda/empty_cache_cn.rst

@@ -0,0 +1,12 @@
+.. _cn_api_paddle_cuda_empty_cache:
+
+empty_cache
+-----------
+
+:: paddle.cuda.empty_cache()
+
+该函数用于释放显存分配器中空闲的显存，这样其他的 GPU 应用程序就可以使用释放出来的显存，并在 nvidia-smi 中可见。大多数情况下您不需要使用该函数，当您删除 GPU 上的 Tensor 时，Paddle 框架并不会将显存释放，而是将显存保留起来，以便在下一次申明显存时可以更快的完成分配。
+
+代码示例
+::::::::::::
+COPY-FROM: paddle.cuda.empty_cache

docs/api/paddle/cuda/memory_allocated_cn.rst

@@ -0,0 +1,22 @@
+.. _cn_api_paddle_cuda_memory_allocated:
+
+memory_allocated
+---------------
+
+:: paddle.cuda.memory_allocated(device=None)
+
+返回给定设备上当前分配给 Tensor 的显存大小。
+
+参数
+::::::::::::
+
+    - **device** (DeviceLike) - 指定要查询的设备，可以是 "int" 用来表示设备id，可以是形如 "gpu:0" 之类的设备描述字符串，也可以是 `paddle.CUDAPlace(0)` 之类的设备实例。如果为 None（默认值）或未指定设备索引，则返回由 ``paddle.device.get_device()`` 给出的当前设备的统计信息。
+
+返回
+::::::::::::
+
+    int, 当前设备上分配的内存总量（字节）。
+
+代码示例
+::::::::::::
+COPY-FROM: paddle.cuda.memory_allocated

docs/api/paddle/cuda/memory_reserved_cn.rst

@@ -0,0 +1,22 @@
+.. _cn_api_paddle_cuda_memory_reserved:
+
+memory_reserved
+---------------
+
+:: paddle.cuda.memory_reserved(device=None)
+
+返回当前设备上由缓存分配器管理的内存总量。
+
+参数
+::::::::::::
+
+    - **device** (DeviceLike) - 指定要查询的设备，可以是 "int" 用来表示设备id，可以是形如 "gpu:0" 之类的设备描述字符串，也可以是 `paddle.CUDAPlace(0)` 之类的设备实例。如果为 None（默认值）或未指定设备索引，则返回由 ``paddle.device.get_device()`` 给出的当前设备的统计信息。
+
+返回
+::::::::::::
+
+    int, 当前设备上由缓存分配器管理的内存总量（字节）。
+
+代码示例
+::::::::::::
+COPY-FROM: paddle.cuda.memory_reserved

docs/api/paddle/cuda/set_device_cn.rst

@@ -0,0 +1,17 @@
+.. _cn_api_paddle_cuda_set_device:
+
+set_device
+----------
+
+:: paddle.cuda.set_device(device)
+
+设置当前设备。
+
+参数
+::::::::::::
+
+    - **device** (DeviceLike) - 要设置的设备，可以是 "int" 用来表示设备id，可以是形如 "gpu:0" 之类的设备描述字符串，也可以是 `paddle.CUDAPlace(0)` 之类的设备实例。
+
+代码示例
+::::::::::::
+COPY-FROM: paddle.cuda.set_device