但是GPU并不是一个独立运行的计算平台,而需要与CPU协同工作,可以看成是CPU的协处理器,因此当我们在说GPU并行计算时,其实是指的基于CPU+GPU的异构计算架构。在异构计算架构中,GPU与CPU通过PCIe总线连接在一起来协同工作,CPU所在位置称为为主机端(host),而GPU所在位置称为设备端(device) CUDA是NVIDIA公司所开发的GP...
2. __global__ 表明此函数在 CPU 上调用,在 GPU 中执行。这也是以后会常提到的 "内核函数",有时为了便于理解也称 "device" 端函数。 3. __host__ 表明此函数在 CPU 上调用和执行,这也是默认情况。 内核函数配置运算符 <<<>>> - 这个运算符在调用内核函数的时候使用,一般情况下传递进三个参数: 1. ...
(1)os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = args.gpu (2).to(device)和.cuda()设置GPU的区别 代码复现时明显感觉一些基本概念都不清楚,特此记录。 参考:内存与显存、CPU与GPU、GPU与CUDA_cpu 逻辑运算 缓存 排队 显卡 内存 知乎-CSDN博客 1 内存与显存 (1) 内存 内存(Memory)也被称为内存储器,其作用是...
本期code:https://github.com/chunhuizhang/deeplearning-envs/blob/main/cuda_visible_devices.ipynb, 视频播放量 1929、弹幕量 2、点赞数 38、投硬币枚数 11、收藏人数 27、转发人数 2, 视频作者 五道口纳什, 作者简介 数学,计算机科学,现代人工智能。全网「五道口纳
加上下面这句代码就使用cpu了 1 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1" https://blog.csdn.net/qq_35148758/article/details/93785285 指定GPU编号 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0" 或者在脚本或者命令行中指定 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0...
注意:对于在代码内通过代码修改可见设备的情况,只有在代码访问GPU设备之前设置CUDA_VISIBLE_DEVICES变量才有效。如果你模型保存之前没有转换到CPU上,那么模型重加载的时候会直接加载到GPU设备中,具体加载到哪个设备依赖于模型的device属性,一般默认为cuda:0,即加载到系统的第一块显卡。如果我们在重加载模型前设置CUDA_VIS...
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 ...
不鼓励使用此函数来设置。在大多数情况下,最好使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量。 参数:-device(int) – 所选设备。如果此参数为负,则此函数是无效操作。 torch.cuda.stream(stream) 选择给定流的上下文管理器。 在其上下文中排队的所有CUDA核心将在所选流上入队。
$ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 这样设置的环境变量在当前 shell session 及其子进程中有效 • 该 GPU 处于 WDDM(windows display driver model )模式。另一个可能的模式是 TCC(tesla compute cluster),但它仅在 Tesla、Quadro 和 Titan 系列的 GPU 中可选。可用如下方式选择(在 Windows 中需要用管理员身份...
出现这种情况的原因可能是你的代码中有多个地方，如张量创建、张量运算等，写训练代码没有正确指定设备导致的。为了解决这个问题，你需要确保在所有操作中使用相同的设备。02 解决方案 a 配置CUDA 库 需要配置它们以支持双卡训练。可以使用以下命令配置 CUDA 库：export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 b 配置PyTorch 你需要...