环境变量（Env）设置¶
默认情况下，无需对环境变量进行更改，即可正常使用 MegEngine 框架。
如果你需要进行一定的改动，请确保你完全了解可能产生的影响。👻 👻 👻
注意事项¶
注解
MegEngine 中使用的环境变量可分为 “动态” 与 “非动态” 两类：
动态环境变量可以动态地进行读取，即在代码运行过程中修改可即时生效。
非动态环境变量在整个过程中只读取一次，后续对其进行修改将无法生效。
对于非动态环境变量，我们会标注为 仅首次设置生效 。
仅首次设置生效¶
警告
需要注意，运行 import megengine 的过程中会读取部分环境变量。
因此对于那些只读取一次的环境变量，推荐采用以下两种方法之一进行设置：
在 Shell 中通过
export进行临时设置，然后再运行代码；在需要运行的代码中进行设置，相关代码放在最开头处：
os.environ['MGE_ENV_VAR']="value" # Put this line before import megengine import megengine # Read some environment variables
编译相关¶
注解
你可以在 CMakeLists.txt 文件中找到 MegEngine 基本的
option配置；第三方库的 cmake 配置文件可以在 cmake 中找到。
设备相关¶
MGE_DEFAULT_DEVICE（ 仅首次设置生效 ）设定默认使用计算设备，参考
set_default_device.MEGENGINE_HOST_COMPUTE（ 仅首次设置生效 ）是否允许在 Host 上进行简单的计算（即使已有 GPU 设备），默认开启。
设置为
0表示关闭，为1表示开启。
日志相关¶
MEGENGINE_LOGGING_LEVEL（ 仅首次设置生效 ）设置 Log 等级，可选择
INFO,DEBUG,ERROR.RUNTIME_OVERRIDE_LOG_LEVEL（ 仅首次设置生效 ）设置 Runtime Log 等级，默认为
ERROR级别，需通过数字进行设置： DEBUG = 0, INFO = 1, WARN = 2, ERROR = 3, NO_LOG = 4.MGB_DEBUG_VAR_SANITY_CHECK_LOG对指定 ID 的 varnode 打印显存越界检查的 log, 默认为空，不开启。
MGB_LOG_TRT_MEM_ALLOC打印 tensorrt 申请的显存情况，默认为空，不开启。
分布式相关¶
MGE_PLASMA_MEMORYDataLoader共享内存大小，默认单位为 B.设置为
0表示不使用，为100000000表示 100MB, 为4000000000表示 4GB, 以此类推。MGE_DATALOADER_PLASMA_DEBUG是否显示
DataLoader共享内存的输出和报错信息。设置为
0表示关闭，为1表示开启。MGE_MM_OPR_DEBUG（ 仅首次设置生效 ）是否输出多机算子的 Debug 信息，默认关闭。
设置为
0表示关闭，为1表示开启。
显存相关¶
MEGENGINE_INPLACE_UPDATE是否原地修改模型参数，避免动态显存碎片，通常可以省一倍参数量的显存。
设置为
0表示关闭，为1表示开启。MGB_CUDA_RESERVE_MEMORY（ 仅首次设置生效 ）是否占满所有 CUDA 显存，可能会对显存分配有一定优化。
设置为
0表示关闭，为1表示开启。MGB_ROCM_RESERVE_MEMORY（ 仅首次设置生效 ）是否占满所有 ROCm 显存，可能会对显存分配有一定优化。
设置为
0表示关闭，为1表示开启。
Sublinear 相关¶
注解
参考 SublinearMemoryConfig API 了解更多信息。
MGB_SUBLINEAR_MEMORY_THRESH_NR_TRY线性空间以及亚线性内存优化的当前范围搜索的样本数目，默认为
10.MGB_SUBLINEAR_MEMORY_GENETIC_NR_ITER使用遗传算法寻找最优切分策略时的迭代轮数，默认为
0.MGB_SUBLINEAR_MEMORY_GENETIC_POOL_SIZE遗传优化算法进行交叉随机选择（crossover）时所使用的样本数，默认为
20.MGB_SUBLINEAR_MEMORY_LOWER_BOUND_MB亚线性内存优化瓶颈大小的下界（以 MB 为单位），可用于在内存和速度之间进行手动权衡，默认为
0.MGB_SUBLINEAR_MEMORY_WORKERS搜索次线性内存优化最优切分策略时使用的线程数，默认为当前系统中CPU数目的一半。
MEGENGINE_INPUT_NODE_USE_STATIC_SHAPE给 InputNode 加一个 static shape 的模式，可以使更多的 var_node 是static_shape 并使用static storage， batch_size 可以开的更大，默认关闭。
设置为
0表示关闭，为1表示开启。
DTR 相关¶
MEGENGINE_ENABLE_SWAP（ 仅首次设置生效 ）是否开启 swap 策略，默认不开启。
设置为
0表示关闭，为1表示开启。MEGENGINE_ENABLE_DROP（ 仅首次设置生效 ）是否开启 drop 策略，默认不开启。
设置为
0表示关闭，为1表示开启。MEGENGINE_DTR_AUTO_DROP（ 仅首次设置生效 ）是否开启自动 drop 策略，默认不开启。
设置为
0表示关闭，为1表示开启。
MEGENGINE_DTR_EVICTION_THRESHOLDDTR 显存上限，超过后将采用自动 drop 策略，参考
eviction_threshold.MEGENGINE_DTR_EVICTEE_MINIMUM_SIZE应用 DTR 策略的 tensor 需要达到的大小，默认为 1048576B （1MB），参考
evictee_minimum_size.
图机制相关¶
MEGENGINE_INTERP_ASYNC_LEVEL（ 仅首次设置生效 ）动态图的执行并行度，
0是完全串行，1是计算异步，2是用户代码和计算都异步（默认）。 设置为 0 将使 MegEngine 上层的任务队列变成同步执行，即 Python 调用一个 Op, C++ 层执行一个 Op, 没执行完前 Python 层不会走到下一句，便于定位 Python 层报错的位置，但会影响速度。MEGENGINE_CATCH_WORKER_EXEC（ 仅首次设置生效 ）是否捕获动态图 worker 的异常，默认开启，Debug 时可将其关闭。
设置为
0表示关闭，为1表示开启。MEGENGINE_COMMAND_BUFFER_LENGTH（ 仅首次设置生效 ）延迟执行最后面计算算子的个数（默认为
3），用于做局部优化。MEGENGINE_RECORD_COMPUTING_PATH（ 仅首次设置生效 ）是否记录 tensor 的历史计算路径，默认关闭。
设置为
0表示关闭，为1表示开启。MEGENGINE_EXECUTION_STRATEGY（ 仅首次设置生效 ）设置 kernel 选择策略（fast-run），影响运行速度、是否可复现以及编译时间：
HEURISTIC- 表示启发式选择 kernelPROFILE- 表示根据 profile 时间选择 kernelREPRODUCEABLE- 表示使用可复现的算法OPTIMIZED- 表示使用经过优化的算法
默认为
HEURISTIC, 参考set_execution_strategy了解更多。MGB_CONV_PROFILING_TIMEOUT（ 仅首次设置生效 ）Profile 超时阈值，超时则直接杀掉 Kernel 运行，默认为 0 表示不做限制。
MGB_PROFILE_ONLY_WAIT（ 仅首次设置生效 ）Prifile 时只选择有 wait 行为的算子，默认为空，不开启。
CUDA_BIN_PATH（ 仅首次设置生效 ）设置 CUDA 编译器 nvcc 的路径，用于编译 fuse kernel.
默认从
PATH,LIBRARY_PATH环境变量中寻找，也可人为指定路径如"/data/opt/cuda/bin/".MGB_JIT_BACKENDjit fuse kernel 的编译后端选项，可设置为
HALIDE,NVRTC,MLIR.MGB_JIT_KEEP_INTERM（ 仅首次设置生效 ）是否保存 jit 产生的临时文件，默认为空，不保存。
MGB_JIT_WORKDIR（ 仅首次设置生效 ）jit 产生的临时文件目录路径，默认为
/tmp/mgbjit-XXXXXX.MGB_DUMP_INPUT（ 仅首次设置生效 ）是否在 Dump 的同时导出每个算子时输入值，默认为空，不开启。