CUDA_VISIBLE_DEVICEsh多卡并行与不并行 cuda多gpu 由于我以前进行实验以及配置环境时采用的是cuda9.0 现在准备使用mmdetection工具箱,指导教程中显示需要安装cuda9.2版本以上。 所以,打算安装多个版本的cuda版本,并在不同的使用环境中进行切换。 安装cuda 首先安装cuda需要去nvidia官网注册一个账号登录下载。这里给一下历史...
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...
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 python 运行时设置 代码...
服务器有四张卡,通过os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"设置本次训练使用卡1和卡2.但是实际跑起来之后,占用了全部四张卡。 解决办法: 将如下两行代码: import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" 放在 import torch 前面即可。 参考: os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘] 无法指...
单个gpu 跑模型,batch size,模型参数都会一定程度受到限制,batch size 不能设置的太大,模型的参数也不能太多。一个解决方法就是,用多个 gpu 来跑。 设置gpu 开始的编号 gpu 开始的编号默认为 0,如果第 0 个 gpu 已经被占用了,我们需要先设置起始可用 gpu 编号,才能使用多个 gpu。例如,服务器中可用的 gpu ...
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。
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。
当我这样操作时,传入device为0或者“cuda:0”,都无法让其运行到指定gpu self.skin_retouching = pipeline(Tasks.skin_retouching, model='damo/cv_unet_skin-retouching',device=device) 默认直接加载到多张卡上。 而且我发现对于不同的damo模型,使用这样的device传参方法,有的还会报错?难道达摩院内部的接口不统一...
1 pythontest.py 它会自动重新Map设备ID。如果不起作用,也许你用错误的方式实现了分布式数据并行?
1 pythontest.py 它会自动重新Map设备ID。如果不起作用,也许你用错误的方式实现了分布式数据并行?