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...
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 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 Linux:exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=1windows:setCUDA_VISIBL...
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。
cuda_visible_devices多张gpu CUDA 动态并行 1.cuda执行模型 最近开始学习cuda,在研读完GPU硬件结构与CUDA编程接口后,对cuda的理解如下:cuda执行过程分为五个部分。1.分配主机内存与设备显存;2. 将数据从内存复制到显存;3.执行核函数;4.将数据从显存复制到内存;5.释放主机内存与设备显存。 图1 cuda执行流程 核...
1.1CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES用于指定 CUDA 应用程序将在哪些 GPU 设备上运行,通常用于控制程序在多 GPU 系统上的 GPU 使用情况,对于单 GPU 系统和纯主机代码的程序没有意义。通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES,可以限制应用程序访问的 GPU 设备,以便在多任务或多用户环境中更好地管理和分配 GPU...
This environment variable has the same semantics as CUDA_VISIBLE_DEVICES. The value string can contain comma-separated device ordinals and device UUIDs with per-device memory limits separated by an equals symbol (=). $export CUDA_MPS_PINNED_DEVICE_MEM_LIMIT="0=1G,1=2G,GPU-7ce23cd8-5c91-...
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...
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...
Eg.4 设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,0 时的输出: Detected2CUDA Capabledevice(s)Device0:"Tesla K20c"CUDA Driver Version/Runtime Version9.0/8.0CUDA Capability Major/Minor version number:3.5...Device PCI Domain ID/Bus ID/location ID:0/4/0Compute Mode:<Default(multiple host threads canuse::cudaSet...