但是GPU并不是一个独立运行的计算平台,而需要与CPU协同工作,可以看成是CPU的协处理器,因此当我们在说GPU并行计算时,其实是指的基于CPU+GPU的异构计算架构。在异构计算架构中,GPU与CPU通过PCIe总线连接在一起来协同工作,CPU所在位置称为为主机端(host),而GPU所在位置称为设备端(device) CUDA是NVIDIA公司所开发的GP...
24 cudaGetDeviceCount (&deviceCount); 25 26 if (deviceCount == 0) 27 { 28 cout << "找不到设备" << endl; 29 return EXIT_FAILURE; 30 } 31 32 int i; 33 for (i=0; i<deviceCount; i++) 34 { 35 cudaDeviceProp prop; 36 if (cudaGetDeviceProperties(&prop,i)==cudaSuccess) // 获...
(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...
第一次runtime API调用是cudaSetDevice,如果在此之前设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量,该设置有效;在第一次runtime API调用之后,再修改CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量就无效了。 driver/runtime API的初始化之间的影响 既然两套API都会读取CUDA_VISIBLE_DEVICES并初始化一些状态,那么它们两者的状态是否相关?还是各自独立?
加上下面这句代码就使用cpu了 1 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1" https://blog.csdn.net/qq_35148758/article/details/93785285 指定GPU编号 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0" 或者在脚本或者命令行中指定 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0...
如果你模型保存之前没有转换到CPU上,那么模型重加载的时候会直接加载到GPU设备中,具体加载到哪个设备依赖于模型的device属性,一般默认为cuda:0,即加载到系统的第一块显卡。如果我们在重加载模型前设置CUDA_VISIBLE_DEVICES,就能起到设备屏蔽的左右,而如果是模型重加载完后才设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES, 设置无效,因为...
$ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 这样设置的环境变量在当前 shell session 及其子进程中有效 • 该 GPU 处于 WDDM(windows display driver model )模式。另一个可能的模式是 TCC(tesla compute cluster),但它仅在 Tesla、Quadro 和 Titan 系列的 GPU 中可选。可用如下方式选择(在 Windows 中需要用管理员身份...
设置CUDA_VISIBLE_DEVICES 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。
使用CUDA_VISIBLE_DEVICES='0' python gpu_print.py执行这段代码,得到的结果为: print by gpu.print by gpu.print by cpu. 与传统的Python CPU代码不同的是: 使用from numba import cuda引入cuda库 在GPU函数上添加@cuda.jit装饰符,表示该函数是一个在GPU设备上运行的函数,GPU函数又被称为核函数。