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CUDA_VISIBLE_DEVICEsh多卡并行与不并行 cuda多gpu 由于我以前进行实验以及配置环境时采用的是cuda9.0 现在准备使用mmdetection工具箱,指导教程中显示需要安装cuda9.2版本以上。 所以,打算安装多个版本的cuda版本,并在不同的使用环境中进行切换。 安装cuda 首先安装cuda需要去nvidia官网注册一个账号登录下载。这里给一下历史...
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...
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...
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICE']='0'针对问题二的回答;device_map还是"auto"，您试一下，我这边...
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 windows: 打开我的电脑环境变量设置的地方,直接添加就行了。
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 nvidia-cuda-mps-control -d 查看守护进程: ps -ef | grep mps 关闭: echo quit | nvidia-cuda-mps-control sudo nvidia-smi -i 0 -c 0 配置mps的脚本: 设置资源占用量修改OpenMPS 100即可,0-100之间。50即为半卡,25四分之一卡。
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...