51CTO博客已为您找到关于cuda_visible_devices多卡设置的相关内容,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多卡设置问答内容。更多cuda_visible_devices多卡设置相关解答可以来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。
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...
- 在程序中使用 cudaSetDevice 函数来指定要使用的显卡,可以使用显卡的索引号来进行指定。 - 在程序中使用 cudaDeviceSynchronize 函数来同步各个显卡之间的计算结果。 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: ...
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...
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。
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[……...
CUDA_VISIBLE_DEVICES设置要在模型加载到GPU上之前 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...
--port 21002和--worker-address http://localhost:21002用于指定端口和地址,以便 Controller 能够找到 Model Worker。需要同时设置。 Qwen-7B-Chat(多卡) exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python-mfastchat.serve.model_worker\--model-pathQwen/Qwen-7B-Chat\--model-namesgpt-3.5-turbo\--num-gpus2 ...
指定特定显卡,如下: importtorchimportos os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] ='0,1,2'torch.cuda.set_device(1) x = torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]]).cuda() print(x.device) 使用torch.cuda.set_device()可以更方便地将模型和数据加载到对应GPU上, 在定义模型之前加入一行代码即可,但是这种写法...