CUDA_VISIBLE_DEVICES 指定多张gpu cuda选择gpu 10系的显卡换成30系显卡后,之前配好的深度学习环境出现了兼容问题,索性重装系统,从零开始配环境,过程中也出现了各种对新显卡不兼容的情况,以下的配置是本人摸索最终成功的版本,特此记录一下。 首先就是安装ubuntu18.04,这个不是本文的重点,大家可以自行百度更加详细的教...
注意,下面列出了Intel集显和NVIDIA独显的工作情况,NVIDIA显卡信息后面有个“rev ff”,表示独显已经关闭。 再输入: sudo optirun glxgears 在这里我的出现了情况: 代码: [ 121.821216] [ERROR]Cannot access secondary GPU - error: [XORG] (EE) NVIDIA(0): Failed to assign any connected display devices to X...
- 在程序中使用 cudaSetDevice 函数来指定要使用的显卡,可以使用显卡的索引号来进行指定。 - 在程序中使用 cudaDeviceSynchronize 函数来同步各个显卡之间的计算结果。 4. 运行 Multi-GPU 程序 在运行 Multi-GPU 程序之前,需要先设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定要使用的显卡。可以使用以下命令来设置环境变量: ...
[显卡环境] CUDA_VISIBLE_DEVICES 控制显卡可见性五道口纳什 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多3301 2 11:18 App [纳什荐书][生成式AI] 01 《GPT图解》导读 370 -- 4:42 App 阿里二面:volatile有哪些应用场景?结合可见性和有序性两个对应场景,轻松回答上了。 2.1万 43 12:03 App 【...
深度学习过程中需要配置可见的显卡设备,本文记录 CUDA_VISIBLE_DEVICES 配置方法。 简介 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。
安装多个版本的CUDA后,在使用时需要指定使用哪个版本的CUDA。可以通过设置系统环境变量“CUDA_VISIBLE_DEVICES”来指定使用的GPU设备。同时,在编译和链接代码时,需要指定正确的CUDA和cuDNN版本,以确保代码的正确性和性能。总之,安装多个版本的CUDA需要注意版本兼容性、安装路径和环境变量配置等问题。通过本文的详细介绍,...
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “1,0” #设置当前使用的GPU设备为1,0号两个设备,名称依次为’/gpu:1’、’/gpu:0’。表示优先使用1号设备,然后使用0号设备 如果服务器有多个GPU,tensorflow默认会全部使用。如果只想使用部分GPU,可以通过参数CUDA_VISIBLE_DEVICES来设置GPU的可见性。
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...
当系统拥有多个GPUs时,你可以使用环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES管理pytorch可见的GPU设备。就像上面提到的方法一样,手动管理在哪个设备上创建张量,最好的方法是使用torch.cuda.device环境上下文。 print("Outside device is 0") # On device 0 (default in most scenarios) ...