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 ...
下面的表格展示了实现多块GPU设备的步骤: 接下来,我们将逐步解释每个步骤需要做什么,并提供相应的代码和注释。 步骤一:检查可用的GPU设备 在开始使用多块GPU设备之前,我们需要先检查系统中可用的GPU设备。为此,我们可以使用torch.cuda.device_count()函数获取可用的GPU设备数量。如果返回值大于0,则表示至少有一块GPU...
from numba import cudadef cpu_print(): print('print by cpu.')@cuda.jitdef gpu_print(): # GPU核函数 print('print by gpu.')def main(): gpu_print[1, 2]() cuda.synchronize() cpu_print()if __name__ == '__main__': main() 使用CUDA_VISIBLE_DEVICES='0' python gpu_print.py执...
importosos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1"importtorch# print using GPU Infoprint(f"Using GPU is CUDA:{os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']}")foriinrange(torch.cuda.device_count()):info=torch.cuda.get_device_properties(i)print(f"CUDA:{i}...
CUDA_VISIBLE_DEVICES='5'python example.py 如果手头暂时没有GPU设备,Numba提供了一个模拟器,供用户学习和调试,只需要在命令行里添加一个环境变量。 Mac/Linux: exportNUMBA_ENABLE_CUDASIM=1 Windows: SETNUMBA_ENABLE_CUDASIM=1 需要注意的是,模拟器只是一个调试的工具,在模拟器中使用Numba并不能加速程序,有...
PRE_SEQ_LEN=128CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python3 web_demo.py\--model_name_or_path THUDM/chatglm2-6b\--ptuning_checkpoint output/adgen-chatglm2-6b-pt-128-2e-2/\--pre_seq_len$PRE_SEQ_LEN 为什么要修改,可以看这里,需要加载的 P-Tuning 的 checkpoint: ...
GTC session:Demystify CUDA Debugging and Performance with Powerful Developer Tools GTC session:Mastering CUDA C++: Modern Best Practices with the CUDA C++ Core Libraries NGC Containers:CUDA NGC Containers:NVIDIA HPC SDK SDK:CUDA Toolkit SDK:CUPTI ...
python ./main.py 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 还有一种可能,是在代码中用了 os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = str(args.gpu_id) 指定gpu id。这样也会报No GPU available! 然后不报之前.cuda()的No GPU avaliable错误了,而且输出显示,torch打印cuda的代码输出GPU检测到了(结果中...
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-...
/home/reply/.local/lib/python3.10/site-packages/torch/cuda/__init__.py:138: UserWarning: CUDA initialization: CUDA unknown error - this may be due to an incorrectly set up environment, e.g. changing env variable CUDA_VISIBLE_DEVICES aft...