而2,0,3意思是gpu[0]指向device2, gpu[1], 指向devcie0, gpu[2]指向device3; 再举例说明,如果当前主机有5张显卡,默认情况下5个device对程序都可以见,默认排序device0 - 4。 如果现在我们只希望使用第一张和第三张显卡,并且程序代码里看到的分别对应0,1。 那么设置应该如下: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2 ...
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:1’、’/gpu:0’。表示优先使用1号设备,然后使用0号设备 ...
Memory Usage: 是显存使用率,已经使用/显存大小 第七列:GPU-Util:GPU 利用率 第八列:Volatile Uncorr. ECC:不太懂 Compute M. :不懂 MIG M.:不懂 注意到一栏中,一些地方会分成上下两个来表示不同的显卡信息,例如上图对应的显卡信息就是:只有一块显卡,编号是0,风扇转速34%,显卡名称是:GeForce RTX 208.....
问题描述 / Problem Description os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = args.gpus 指定要使用的显卡不起作用,还是使用所有的显卡 复现问题的步骤 / Steps to Reproduce 在不同位置打印torch.cuda.device_count(),发现os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = args.gpus不起