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51CTO博客已为您找到关于CUDA_VISIBLE_DEVICES 多卡推理的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及CUDA_VISIBLE_DEVICES 多卡推理问答内容。更多CUDA_VISIBLE_DEVICES 多卡推理相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
例如"0,1"表示使用前两个GPU卡进行训练。注意，如果您不设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，则默认会...
4. 运行 Multi-GPU 程序 在运行 Multi-GPU 程序之前,需要先设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量来指定要使用的显卡。可以使用以下命令来设置环境变量: ``` set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2 ``` 其中,0, 1, 2 是要使用的显卡的索引号,多个显卡之间用逗号分隔。运行程序时,CUDA 会自动将任务分配给各个显卡...
VISIBLE_DEVICE']='0'针对问题二的回答;device_map还是"auto"，您试一下，我这边单卡可以，多卡没...
device_string="" while read element; do nl=${element:0:1} trim_nl=$[nl - 1] device_string+="$trim_nl," done <<< "${cuda_array[*]}" IFS=$OLD_IFS export CUDA_VISIBLE_DEVICES="${device_string%,}" echo "set cuda devices to ${device_string%,}" echo $CUDA_VISIBLE_DEVICES }...
期望可以通过CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,...参数设置多张GPU卡, python3 -m qanything_kernel.qanything_server.sanic_api --host 0.0.0.0 --port 8777 --model_size 7B 可以正常运行 运行环境 | Environment -OS:Ubuntu22.04.4 LTS-NVIDIA Driver: 550.54.14-CUDA:12.4-docker: 纯Python环境安装-dock...
使用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']对可以使用的显卡进行限定之后, 显卡的实际编号和程序看到的编号应该是不一样的, 例如上面我们设定的是os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']="0,2", 但是程序看到的显卡编号应该被改成了'0,1'也就是程序所使用的显卡编号实际上是经过了一次映射之后才会映射到真正的显卡编...
单机多卡训练 假设机器有四张卡:gpu0,gpu1,gpu2,gpu3os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0,1,2' # 这句话意思是对于torch来说,只有gpu0,gpu1,gpu2三个gpu是可见的,gpu3不可见os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='1,2' 对于torch来说可见的只有1号和2号卡,并且gpu1为主卡注意“os.environ[……...
2.2 多卡使用mps 只需要修改卡的参数即可:(0为0号卡,1为1号卡) nvidia-smi -i 0,1 -c EXCLUSIVE_PROCESS export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 2.3 使用nvprof抓取log nvprof --profile-all-processes --csv --log-file output_%p.csv ——— 版权声明:本文为CSDN博主「清榎...