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:...
通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES可以控制哪些 GPU 设备将用于训练。 调试和测试:在调试或测试程序时,可以选择一个或一组 GPU 设备,以加速代码迭代和问题排查。 1.2 CUDA_MANAGED_FORCE_DEVICE_ALLOC 环境变量CUDA_MANAGED_FORCE_DEVICE_ALLOC主要用于统一内存(Unified Memory)编程中,可以设置为 0 或 1,若不进行设置,系...
importos os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1" 或 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 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 ...
CUDA_VISIBLE_DEVICES不是内部指令 cuda error: device-side assert triggered,参考资料:自己debug首先,我报错的问题的文本是:RuntimeError:CUDAerror:device-sideasserttriggered以及Assertion`input_val>=zero&&input_val<=one`failed把这两个文本放在
$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.4 设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,0 时的输出: Detected2CUDA 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:0/4/0Compute Mode:<Default(multiple host threads canuse::cudaSet...
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = f'{target_index}' # Step 2: Call cuInit to initialize CUDA result = libcuda.cuInit(0) if result != 0: raise Exception(f"cuInit failed with error code {result}") # Create a context on device 0 ...
# Now GPU1 will not be visible to The CUDA process that you launch from the second shell. # To provide the CUDA process access to GPU1, we should write the following to devices.allow $> echo'c 195:1 rmw'> devices.allow 完成任务后,请卸载/cgroupV1Device文件夹和 umount 命令。
这个问题在不同的运行环境下有不同的解决方案。 一种可行的解决方案:在代码中设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量后,调用torch.cuda.device_count.cache_clear(),例如: importos os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']="1"importtorch torch.cuda.device_count.cache_clear()...