CUDA是建立在NVIDIA的GPUs上的一个通用并行计算平台和编程模型,基于CUDA编程可以利用GPUs的并行计算引擎来更加高效地解决比较复杂的计算难题。近年来,GPU最成功的一个应用就是深度学习领域,基于GPU的并行计算已经成为训练深度学习模型的标配。目前,最新的CUDA版本为CUDA 10 并行计算 首先我们先谈一谈串行计算和并行计算。
1 官网下载和系统匹配的cuda 软件https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 2 直接使用默认选项安装 3 设置环境变量: 安装完毕后,在计算机上点右键,打开属性->高级系统设置->环境变量,可以看到系统中多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V8_0两个环境变量,接下来,还要在系统中添加以下几个环境变量: CUDA_SDK_PATH = ...
但是CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量可以方便地将执行限制到特定设备或设备集,以便进行调试和测试。您还可以使用它来控制没有源代码的应用程序的执行,或者在一台机器上启动一个程序的多个实例,每个实例都有自己的环境和一组可见的设备。 要使用它,请将CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为逗号分隔的设备 ID 列表,以使应用程序只...
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 命令 说明 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 只有编号为1的GPU对程序是可见的,在代码中gpu[0]指的就是这块GPU CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3 ...
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...
Protobuf是google开发的一个序列化和反序列化的协议库，我们可以自己设计传递数据的格式，通过.proto文件...
CUDA will enumerate the visible devices starting at zero. In the last case, devices 0, 2, 3 will appear as devices 0, 1, 2. If you change the order of the string to “2,3,0”, devices 2,3,0 will be enumerated as 0,1,2 respectively. If CUDA_VISIBLE_DEVICES is set to a devi...
本期code:https://github.com/chunhuizhang/deeplearning-envs/blob/main/cuda_visible_devices.ipynb, 视频播放量 1950、弹幕量 2、点赞数 39、投硬币枚数 11、收藏人数 27、转发人数 3, 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
CUDA_VISIBLE_DEVICES介绍 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' 主要由以下几个问题: 这行代码是什么意思? 为什么要设置成'0'? 1. 代码解释 os.environ os.enviro
CUDA Toolkit 9.0, Windows 10, GTX 1060 & NVS 315, 385.54 Driver version. Nvidia Visual Profiler always fails to profile, returning the following two warning messages: "Warning: This version of nvprof doesn't support the underlying device, GPU profiling skipped" "Warning: No CUDA applicati...