for(int i =0; i< FULL_DATA_SIZE; i+= 2*N){ cudaMemcpyAsync(dev_a0, host_a + i, N*sizeof(int),cudaMemcpyHostToDevice, stream0); cudaMemcpyAsync(dev_a1, host_a + i + N, N*sizeof(int),cudaMemcpyHostToDevice, stream1); cudamemcpyAsync(dev_b0, host_b + i, N*sizeof(int),...
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...
我们点击File->New Session,弹出新建会话对话框,如下图所示: 其中File一栏填入我们需要进行剖析的应用程序exe文件,后面可以都不填(如果需要命令行参数,可以在第三行填入),直接Next,见下图: 第一行为应用程序执行超时时间设定,可不填;后面三个单选框都勾上,这样我们分别使能了剖析,使能了并发核函数剖析,然后运行分析...
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...
device = torch.device('cuda:1') 如果是别的代码,可能把1改成0就行,看自己显卡卡号。 解决办法(举了个选两张卡的例子): CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,3 # 表示选择0,3这2张显卡 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 # 每个卡只能跑一个进程,所以填2 ...
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...
(1)os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = args.gpu (2).to(device)和.cuda()设置GPU的区别 代码复现时明显感觉一些基本概念都不清楚,特此记录。 参考:内存与显存、CPU与GPU、GPU与CUDA_cpu 逻辑运算 缓存 排队 显卡 内存 知乎-CSDN博客 1 内存与显存 (1) 内存 内存(Memory)也被称为内存储器,其作用是...
export用于设置当前运行的环境变量,export [-fnp][变量名称]=[变量设置值]。 用处就是比如说我们在命令行测试的时候,因为是从脚本片段截取出来的,所以有很多...
这通常通过环境变量、配置文件或命令行参数来实现。 4. 解决问题 解决这个问题的关键在于确保每个进程或任务都分配到唯一的CUDA设备上。这可以通过以下方式实现: 使用环境变量:许多深度学习框架都支持通过环境变量(如CUDA_VISIBLE_DEVICES)来控制哪些GPU对进程可见。 编程分配:在代码中,您可以根据进程ID或其他逻辑来动态...
import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0'这将告诉PyTorch在GPU 0上运行计算任务。三、注意事项 检查GPU是否支持CUDA在开始安装之前,请确保你的GPU支持CUDA。你可以通过NVIDIA的控制面板或者使用命令行工具nvidia-smi来查看你的GPU信息。如果GPU不支持CUDA,你可能需要考虑使用CPU进行训练,或者升级你的GPU。