确认gpuburn支持指定GPU卡的功能: 是的,gpuburn支持通过环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定要测试的GPU卡。 查找gpuburn命令行参数中,用于指定GPU卡的选项: 实际上,gpuburn本身并没有直接的命令行参数来指定GPU卡,而是通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来实现的。 根据找到的命令行参数选项,构造包含指定GPU卡的...
一、入手GPU GPU种类繁多,无论是矿卡还是新卡,茫茫多的GPU在选择的时候多少让人有点选择困难。但其实不考虑打游戏,单纯用于AI的话,最具性价比的卡按性能、显存和能耗以及个人主管见解来看,排名如下: Nvidia Telsa P100(250W 16GB)性能较强,不过没有Tensor core,实际运行双精度求解要比别的卡省显存,所以别看显存...
1.确保你的环境中含有accelerate库,若没有则安装: pip install accelerate 2.配置两个config文件: config1.yaml文件用于A进程: compute_environment: LOCAL_MACHINE debug: false distributed_type: MULTI_GPU downcast_bf16: 'no' enable_cpu_affinity: false machine_rank: 0 main_process_ip: null main_process...
一、GPU tensor core的扩展设计和编译器优化 针对现有GPU tensor core只有矩阵乘法单元的局限性,SIMD2[3]设计了SIMD2基本单元和对应的指令集来支持一系列矩阵操作,并编写了相应的API供编程调用。SIMD2 unit引入了5%的面积开销,在一系列应用上取得了6.94-8.25×的速度提升。 SIMD2基本单元电路如下: 由于GPU上新出的...
因为默认的master_port是29500,所以启动第二个程序时端口号会被占用,需要指定端口号。 端口号查询 查询XXX端口号是否被使用 netstat -anp | grep XXX 如果输出有那么就有程序在使用这个端口号 3 指定特定的GPU卡运行 方式1 使用train.py提供的接口(args参数输入) ...
"modelscope加载模型,如何指定gpu卡? tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( model_path_image_interpretation_1, trust_remote_code=True ) # pipe = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( # model_path_image_interpretation_1, # device_map=""auto"", # trust_remote_code=True, # fp16=True, # ...
指定GPU显卡 1 2 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0" device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')
问题描述 0.2.2中我碰到了同样的问题,可以指定多卡,但是gpus参数不生效,在指定非第一张卡时不论怎样都会使用第一张卡。 复现问题的步骤 通过python llm_api.py方式启动模型api服务。 server_config.py、llm_api.py中修改了均不生效。 在create_model_worker_app中打印相
1、指定GPU 2、使用固定显存的GPU 3、指定GPU + 固定显存 4 GPU动态增长 5 CPU充分占用 一、固定显存的GPU 本节来源于:深度学习theano/tensorflow多显卡多人使用问题集(参见:Limit the resource usage for tensorflow backend · Issue #1538 · fchollet/keras ·GitHub) 在使用keras时候会出现总是占满GPU显存...
假设你的系统中有两个GPU卡(GPU-0和GPU-1),你可以使用以下命令来指定GPU卡,在Docker中运行一个GPU应用程序: AI检测代码解析 dockerrun--gpus'"device=0"'nvidia/cuda:11.0-runtime nvidia-smi 1. 代码示例 上面的命令会在Docker镜像nvidia/cuda:11.0-runtime中运行nvidia-smi命令,并且只使用GPU-0。