1.1 CUDA_VISIBLE_DEVICES 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 G...
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:...
// Copy input vectors from host memory to GPU buffers. cudaStatus = cudaMemcpy(dev_a, a, size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice); if (cudaStatus != cudaSuccess) { fprintf(stderr, "cudaMemcpy failed!"); goto Error; } cudaStatus = cudaMemcpy(dev_b, b, size * sizeof(int), ...
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1" 或 代码语言:javascript 复制 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...
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; ...
$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 复制 importos os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"# see issue #152os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"...
Eg.2 设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 时输出: Detected1CUDA Capabledevice(s)Device0:"Tesla K20c"CUDA Driver Version/Runtime Version9.0/8.0CUDA Capability Major/Minor version number:3.5...Device PCI Domain ID/Bus ID/location ID:0/3/0Compute Mode:<Default(multiple host threads canuse::cudaSetDevice...
CUDA VISIBLE DEVICE TensorFlow will attempt to use (an equal fraction of the memory of) all GPU devices that are visible to it. If you want to run different sessions on different GPUs, you should do the following. Run each session in a different Python process....
如果上述步骤没有问题,可以得到结果:<Managed Device 0>...。如果机器上没有GPU或没安装好上述包,会有报错。CUDA程序执行时会独霸一张卡,如果你的机器上有多张GPU卡,CUDA默认会选用0号卡。如果你与其他人共用这台机器,最好协商好谁在用哪张卡。一般使用CUDA_VISIBLE_DEVICES这个环境变量来选择某张卡。如选择5...
An error similar to the following occurs during the running of the program:1. 'failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected' 2. 'No CU