CUDA_VISIBLE_DEVICES 两个设备 ps:这是英伟达二面面的一道相关CUDA的题目。《NVIDIA CUDA编程指南》第57页开始 在合并访问这里,不要跟shared memory的bank conflict搞混淆了,这里很重要。 global memory没有被缓存(面试答错了!),因此,使用正确的存取模式来获得最大的内存带宽,更为重要,尤其是如何存取昂贵的设备内...
1)安装多版本cuda后,还没有刷新环境变量,刷新即可; 2)CUDA有两种API,分别是运行时API和驱动API,即所谓的Runtime API与Driver API,nvidia-smi的结果除了有GPU驱动版本型号,还有CUDA Driver API的版本号,这里是10.0,而nvcc的结果是对应CUDA Runtime API 补充说明:在安装CUDA 时候会安装3大组件,分别是 NVIDIA 驱动...
CUDA_VISIBLE_DEVICES的值是一个以英文逗号分隔的 GPU 设备索引表,例如0,1,2。这表示应用程序将只能在索引为 0、1、2 的 GPU 设备上运行,而忽略其他 GPU 设备。如果用户没有显式设置CUDA_VISIBLE_DEVICES的值,应用程序将默认使用所有可用的 GPU 设备。要注意的是,除了使用整数索引以外,还支持使用 UUID 字符串...
cuda_visible_devices用法 cuda_visible_devices用于设置哪些GPU设备对CUDA可见。 该环境变量的取值为一个逗号分隔的GPU设备ID列表,表示CUDA运行时应对哪些GPU设备可见。设备ID从0开始,按顺序分配给系统上的每个GPU设备。 使用示例: 1.设置只有设备0和设备1对CUDA可见: ``` $ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 ``...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3 只有编号为0,2,3的GPU对程序是可见的,在代码中gpu[0]指的是第0块,gpu[1]指的是第2块,gpu[2]指的是第3块 CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,0,3 只有编号为0,2,3的GPU对程序是可见的,但是在代码中gpu[0]指的是第2块,gpu[1]指的是第0块,gpu[2]指的是第3块 使用 临时设...
如果 GPUs 不是所有 P2P 兼容的,那么使用cudaMallocManaged()的分配将返回到设备映射主机内存(也称为“零拷贝”内存)。通过 PCI express 访问此内存,并且具有更低的带宽和更高的延迟。为了避免这种回退,您可以使用CUDA_VISIBLE_DEVICES限制应用程序在单个设备或一组与 P2P 兼容的设备上运行。
os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘] 无法生效原因1. 现象:使用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] 指定了GPU,但是模型还是只能加载在‘0’卡上。 2.原因:os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] 必须在import torch之前 3.隐藏的坑: 如果import进来的其他文件中import了torch,os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'...
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...
命令行出现CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python trainer.py这种命令 这是Linux可以的,但是Windows不行。 解决方案: 这条命令的含义很简单,也就是指定某个GPU来运行程序,我们可以在程序开头添加指定GPU的代码,效果是一样的: copy 1 2 importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0' ...
EN同时按下键盘上的win徽标+R，选择cmd，回车键打开cmd，在命令行中输入mysql -u root -p 切记只有...