CUDA_VISIBLE_DEVICES 两个设备 ps:这是英伟达二面面的一道相关CUDA的题目。《NVIDIA CUDA编程指南》第57页开始 在合并访问这里,不要跟shared memory的bank conflict搞混淆了,这里很重要。 global memory没有被缓存(面试答错了!),因此,使用正确的存取模式来获得最大的内存带宽,更为重要,尤其是如何存取昂贵的设备内...
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但是CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量可以方便地将执行限制到特定设备或设备集,以便进行调试和测试。您还可以使用它来控制没有源代码的应用程序的执行,或者在一台机器上启动一个程序的多个实例,每个实例都有自己的环境和一组可见的设备。 要使用它,请将CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为逗号分隔的设备 ID 列表,以使应用程序只...
CUDA_VISIBLE_DEVICES的值是一个以英文逗号分隔的 GPU 设备索引表,例如0,1,2。这表示应用程序将只能在索引为 0、1、2 的 GPU 设备上运行,而忽略其他 GPU 设备。如果用户没有显式设置CUDA_VISIBLE_DEVICES的值,应用程序将默认使用所有可用的 GPU 设备。要注意的是,除了使用整数索引以外,还支持使用 UUID 字符串...
本期code:https://github.com/chunhuizhang/deeplearning-envs/blob/main/cuda_visible_devices.ipynb, 视频播放量 2050、弹幕量 2、点赞数 40、投硬币枚数 13、收藏人数 27、转发人数 3, 视频作者 五道口纳什, 作者简介 数学,计算机科学,现代人工智能。bridge the gap
深度学习过程中需要配置可见的显卡设备,本文记录 CUDA_VISIBLE_DEVICES 配置方法。 简介 服务器中有多个GPU,选择特定的GPU运行程序可在程序运行命令前使用:CUDA_VISIBLE_DEVICES=0命令。0为服务器中的GPU编号,可以为0, 1, 2, 3等,表明对程序可见的GPU编号。 说明 命令 说明 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 只有编号为...
命令行出现CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python trainer.py这种命令 这是Linux可以的,但是Windows不行。 解决方案: 这条命令的含义很简单,也就是指定某个GPU来运行程序,我们可以在程序开头添加指定GPU的代码,效果是一样的: copy 1 2 importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0' ...
CUDA_VISIBLE_DEVICES 这个环境变量是CUDA库要使用的。比如一台机器上有8张GPU，你只需要用到一张，...
cuda_visible_devices用法 cuda_visible_devices用于设置哪些GPU设备对CUDA可见。 该环境变量的取值为一个逗号分隔的GPU设备ID列表,表示CUDA运行时应对哪些GPU设备可见。设备ID从0开始,按顺序分配给系统上的每个GPU设备。 使用示例: 1.设置只有设备0和设备1对CUDA可见: ``` $ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 ``...
如果使用多gpu运行程序,可以直接使用CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python xxx.py来设置该程序可见的gpu。当然也可以在程序开头设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3'来使用。 如果在pycharm中调试时,使用多gpu的话,除了直接在程序中设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3...