在CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量说明和TensorFlow知识点我们讲过可以设置CUDA_VISIBLE_DEVICES变量来根据设备ID选择性地使用设备。注意到设备ID 与物理ID不一致的可能性,实际使用的未必是想要使用的设备,将会导致CUDA应用崩溃,见Tensorflow issue #152。 我们可以通过设置CUDA_DEVICE_ORDER = PCI_BUS_ID来要求运行时设备...
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...
我们可以通过设置CUDA_DEVICE_ORDER = PCI_BUS_ID来要求运行时设备查询按照 PCI_BUS_ID 的顺序索引,从而使得 设备ID=物理ID 保证CUDA应用按期望使用指定设备。目前最佳的设置方法是同时设置CUDA_DEVICE_ORDER = PCI_BUS_ID和CUDA_VISIBLE_DEVICES。 --- 作者:肆不肆傻...
On Microsoft Windows platforms, NVIDIA's NVAPI gives access to GPU temperature and many other low-level GPU functions Under Linux, the "nvidia-smi" utility, which is included with the standard driver install, also displays GPU temperature for all installed devices.Tools, Libraries and SolutionsQ...
os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER”] = “PCI_BUS_ID”# 按照PCI_BUS_ID顺序从0开始排列GPU设备 os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0”#设置当前使用的GPU设备仅为0号设备 设备名称为'/gpu:0' os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “1”#设置当前使用的GPU设备仅为1号设备 设备名称为'/gpu...
设置方法 #临时设置 export CUDA_DEVICE_ORDER=PCI_BUS_ID #永久设置 echo "export CUDA_DEVICE_ORDER=PCI_BUS_ID" > /etc/profile.d/cuda.sh . /etc/profile.d/cuda.sh 验证方法 tensorflow from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices())发布...
// Matrices are stored in row-major order: // M(row, col) = *(M.elements + row * M.stride + col) typedef struct { int width; int height; int stride; float* elements; } Matrix; // Get a matrix element __device__ float GetElement(const Matrix A, int row, int col) ...
$CUDA_VISIBLE_DEVICES=1python my_script.py 这样my_script.py脚本就只能使用GPU 1。 在Python脚本内设置 如果想在Python的脚本内设置使用的GPU,可以使用os.environ,如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importos os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"# see issue #152os.env...
A technology introduced in Kepler-class GPUs and CUDA 5.0, enabling a direct path for communication between the GPU and a third-party peer device on the PCI Express bus when the devices share the same upstream root complex using standard features of PCI Express. This document introduces the tec...
Sets a list of devices for CUDA execution in priority order using device_arr. The parameter len specifies the number of elements in the list. CUDA will try devices from the list sequentially until it finds one that works. If this function is not called, or if it is called with a len ...