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
由于我的CUDA安装目录选择的是默认目录,因此,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 C...
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...
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。
在高性价比的基础上挑选一个合适的云服务器是非常重要的，本文就从CPU与GPU的区别以及如何去选择GPU...
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 = ...
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='damo/cv_unet_skin-retouching',device=device) 默认直接加载到多张卡上。 而且我发现对于不同的damo模型,使用这样的device传参方法,有的还会报错?难道达摩院内部的接口不统一...