首先,了解 CUDA 模型指定运行的 GPU 设备的基本原理十分重要。CUDA 是一种并行计算平台和应用程序接口模型,它允许开发人员利用 NVIDIA GPU 的计算能力。在 CUDA 架构中,每个 GPU 设备都有一个唯一的 ID,通过指定 GPU 设备的 ID,可以让 CUDA 模型在特定的 GPU 设备上运行。在定制开发 ChatGLM 时,我们通常需要考...
ChatGLM在定制开发过程中,我们通常需要指定CUDA模型在特定的GPU设备上运行,以充分利用硬件资源,提高训练速度和效率。 首先,确保您的机器上已安装了适当版本的CUDA工具包和与之兼容的NVIDIA驱动程序。这些是运行CUDA代码所必需的。 接下来,在您的代码中,您可以通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定哪些GPU设备可用于...
(1)先查看当前服务器下的显卡情况:nvidia-smi 图1:显卡情况 (2)用如下命令指定某张卡,来运行程序: CUDA_VISIBLE_DEVICES=4 python main.py --cuda
GPU Memory Usage:该进程的显存使用情况 2、os.environ来设置CUDA_VISIBLE_DEVICES os是python中非常常用的系统包,而os.environ则是设置查看系统环境变量的模块,我们可以通过这个模块把CUDA_VISIBLE_DEVICES的设置写入到环境变量中,这样在执行这个程序的时候就可以指定GPU运行了。 importos os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVI...
CUDA的安装路径是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0,因此,cudnn的bin文件下的.dll文件就可复制于C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin,cudnn的clude和lib文件夹的文件也对应放置于cuda的C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0的对应文件夹中。
当我这样操作时,传入device为0或者“cuda:0”,都无法让其运行到指定gpu self.skin_retouching = ...
排除使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量 简介:由于个人需要,家里有多张卡,但是我只想通过输入device号的方式,在单卡上运行模型。如果设置环境变量的话我的其他服务将会受影响。 当我这样操作时,传入device为0或者“cuda:0”,都无法让其运行到指定gpu self.skin_retouching = pipeline(Tasks.skin_retouching, model=...