然后,用cudaEventElapseTime计算两个事件之间消耗的事件。 cudaSetDevice(0); cudaEventRecord(start, 0); for(int i = 0; i < 100; i++){ ... } cudaSetDevice(0); cudaEventRecord(stop, 0); cudaEventSynchronize(stop); float elapsed_time_ms; cudaEventElapsedTime(&elapsed_time_ms, start, stop...
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。
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...
针对你遇到的“AssertionError: Insufficient CUDA devices for DDP command”错误,我们可以从以下几个方面进行排查和解决: 1. 确认用户环境配置 首先,你需要确认你的计算机是否安装了支持CUDA的GPU设备,并且已经正确安装了CUDA工具包。你可以通过运行以下命令来检查CUDA是否安装成功以及GPU设备是否正常工作: bash nvcc -...
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...
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
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0,1”#设置当前使用的GPU设备为0,1号两个设备,名称依次为'/gpu:0'、'/gpu:1' 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:0'、'/gpu:1'。表示优先使用1号设备,然后使用0号设备 ...
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...