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...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4 python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server --served-model-name Qwen1.5-72B-Chat --model /data/models/Qwen1.5-72B-Chat --host 0.0.0.0 --port 8089 出现问题: torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 768.00 MiB. GPU 0 has ...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,3 # 表示选择0,3这2张显卡 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 # 每个卡只能跑一个进程,所以填2 显卡数和进程数要对应就能解决。犯了很蠢的问题,希望大家能速通蠢问题。
如果使用多gpu运行程序,可以直接使用CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python xxx.py来设置该程序可见的gpu。当然也可以在程序开头设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3'来使用。 如果在pycharm中调试时,使用多gpu的话,除了直接在程序中设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3'...
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。 说明 使用 临时设置 代码语言:javascript 复制 Linux:exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=1windows:setCUDA_VISIBLE_DEVICES=1 ...
在设置CUDA_VISIBLE_DEVICES时,只有其索引出现在nvidia-smi -L序列中的设备才可以设置,如果其中一个索引无效,则 CUDA 应用程序只能看到在无效索引之前的设备。例如将CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为0,1,-1,2将导致设备 0 和 1 可见,设备 2 不可见。 环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES的主要用途有以下几个场景: ...
在使用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']动态设置可见的 GPU 时,通常只能在程序开始运行之前进行设置,并且这种设置在程序运行后无法在一个进程中动态改变。这是因为深度学习框架(如 TensorFlow、PyTorch 等)在初始化时就会读取CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量,并在后续操作中使用这些设置。因此,尝试在运行时通过循环动态...
CUDA will enumerate the visible devices starting at zero. In the last case, devices 0, 2, 3 will appear as devices 0, 1, 2. If you change the order of the string to “2,3,0”, devices 2,3,0 will be enumerated as 0,1,2 respectively. If CUDA_VISIBLE_DEVICES is set to a devi...
cuda_visible_devices设置cuda 0 cuda怎么配置 最近又捡起了CUDA,因为需要做一个任务,将某程序使用CUDA并行计算加快速度,希望能尽量达到实时性。CUDA的安装没有什么好讲,就是一路Next就可以。现在CUDA只有一个安装包,并且集成了Nsight,特别方便,不像CUDA 4,居然要安装3个包,烦死。