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cuda_visible_devices多卡跑ddp命令 cuda多gpu并行 CUDA流表示一个GPU操作队列,并且该队列中的操作将以指定的顺序执行。可以将每个流视为GPU的一个任务,并且这些任务可以并行执行,即相同流顺序执行,不同流并行执行;不同流并行执行时不同流所要执行的任务要没有依赖关系;当不手动创建流时,cuda将会默认一个流操作。
2. 在多个GPU上训练模型 如果你有多块GPU,并希望在不同的GPU上同时运行多个程序,可以使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定使用哪个GPU。 2.1 启动第一个程序,指定使用第0号GPU 以下命令将第一个Python脚本放到后台运行,并将输出重定向到output1.log文件中: nohup bash -c"CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python xxx....
cuda_visible_devices 多卡 1. cuda_visible_devices 环境变量的作用 CUDA_VISIBLE_DEVICES 是一个环境变量,用于控制哪些 GPU 设备对 CUDA 应用程序可见。通过设置这个环境变量,可以指定哪些 GPU 应该被 CUDA 程序使用,而忽略其他 GPU。这在多 GPU 环境中特别有用,可以帮助管理资源,避免不必要的 GPU 使用,或者解决...
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，则默认会使用所有可用的...
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = 2,0,3 ## 仅使用device2, device0和device3 这里我们在使用的时候,提示一下注意顺序,以最后一行代码为例,在这个程序里会将gpu[0]对应真实的显卡2,gpu[1]对应真实的显卡0,gpu[3]对应真实的显卡3。 参考网站:...
$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"...
如何在指定的非0号卡上进行训练是一个“炼丹”中常见的问题,通常采用下面这两种方法来指定CUDA: ### 方式1importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="2"device=torch.device("cuda")### 方式2importtorchdevice=torch.device("cuda:2") 但是,在采用方式2进行指定CUDA训练的时候,出现了以下报错 ”RuntimeEr...
本期code:https://github.com/chunhuizhang/deeplearning-envs/blob/main/cuda_visible_devices.ipynb, 视频播放量 1950、弹幕量 2、点赞数 39、投硬币枚数 11、收藏人数 27、转发人数 3, 视频作者 五道口纳什, 作者简介 数学,计算机科学,现代人工智能。全网「五道口纳
CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,0,3只有编号为0,2,3的GPU对程序是可见的,但是在代码中gpu[0]指的是第2块儿,gpu[1]指的是第0块儿,gpu[2]指的是第3块儿 设置示例: 在python程序中, import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '1' os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,2,3'...