21 int deviceCount; 22 23 // 获取显示设备数 24 cudaGetDeviceCount (&deviceCount); 25 26 if (deviceCount == 0) 27 { 28 cout << "找不到设备" << endl; 29 return EXIT_FAILURE; 30 } 31 32 int i; 33 for (i=0; i<deviceCount; i++) 34 { 35 cudaDeviceProp prop; 36 if (cudaG...
使用GPU device 0: TITAN X (Pascal) 设备全局内存总量: 12189MB SM的数量:28 每个线程块的共享内存大小:48 KB 每个线程块的最大线程数:1024 设备上一个线程块(Block)种可用的32位寄存器数量: 65536 每个EM的最大线程数:2048 每个EM的最大线程束数:64 设备上多处理器的数量: 28 === 使用GPU device 1:...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1python**.py 注意:这种设置方法一定要在第一次使用 cuda 之前进行设置 永久设置 linux: 在~/.bashrc 的最后加上export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,然后source ~/.bashrc windows: 打开我的电脑环境变量设置的地方,直接添加就行了。 参考资料...
环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES用于指定 CUDA 应用程序将在哪些 GPU 设备上运行,通常用于控制程序在多 GPU 系统上的 GPU 使用情况,对于单 GPU 系统和纯主机代码的程序没有意义。通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES,可以限制应用程序访问的 GPU 设备,以便在多任务或多用户环境中更好地管理和分配 GPU 资源。 CUDA_VISIBLE_D...
CUDA_VISIBLE_DEVICES后面的参数依次是设置gpu[0],gpu[1], gpu[2]...等的device编号。 所以区别在于: 0,2,3意思是gpu[0]指向device0, gpu[1], 指向devcie2, gpu[2]指向device3; 而2,0,3意思是gpu[0]指向device2, gpu[1], 指向devcie0, gpu[2]指向device3; ...
同时按下键盘上的win徽标+R，选择cmd，回车键打开cmd，在命令行中输入mysql -u root -p 切记只有这...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3Devices 0, 2, 3 will be visible; device 1 is masked CUDA will enumerate the visible devices starting at zero. In the last case, devices 0, 2, 3 will appear as devices 0, 1, 2. If you change the order of the string to “2,3,0”, devices 2,3,0 ...
device管理 NVIDIA提供了集中凡是来查询和管理GPU device,掌握GPU信息查询很重要,因为这可以帮助你设置kernel的执行配置。 本博文将主要介绍下面两方面内容: CUDA runtime API function NVIDIA系统管理命令行 使用runtime API来查询GPU信息 你可以使用下面的function来查询所有关于GPU device 的信息: ...
="PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1"print(f"Using GPU is CUDA:{os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']}")foriinrange(torch.cuda.device_count()):info=torch.cuda.get_device_properties(i)print(f"CUDA:{i}{info.name},{info.total_memory/1024**2}MB")device=torch.device("...
CUDA_VISIBLE_DEVICES isn't correctly inherited on a SLURM system #1331 New issue Open Description devinrouthuzh opened on Aug 27, 2021 Describe the bug This issue occurs on a SLURM cluster where worker nodes equipped with multiple GPU's are shared amongst users. GPU's are given slot number...