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...
特别是,应用程序中使用每个页锁定内存时都需要分配物理内存,因为这些内存不能交换到磁盘上。这意味着,与使用标准的malloc调用相比,系统将更快的耗尽内存(概念选自《GPU高性能编程CUDA实战》)。 从上,页锁定内存不仅在主机与设备之间复制数据快,而且在流并行中扮演着重要的作用; 多个CUDA流宽度优先而非深度优先 深度优...
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 为 4 和 5,那么起始 gpu 编号为 4,在 import 后加入以下代码: torch.cuda.set_device(4) 2. 设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 设置可用的多个 gpu: os.environ['CUDA_VISI...
tail -f nohup.out 2. 在多个GPU上训练模型 如果你有多块GPU,并希望在不同的GPU上同时运行多个程序,可以使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定使用哪个GPU。 2.1 启动第一个程序,指定使用第0号GPU 以下命令将第一个Python脚本放到后台运行,并将输出重定向到output1.log文件中: nohup bash -c"CUDA_VISIBLE_DE...
os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER”] = “PCI_BUS_ID” # 按照PCI_BUS_ID顺序从0开始排列GPU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。 示例: 代码语言:javascript
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 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 ...
如果您正在编写启用 GPU 的代码,您通常会使用设备查询来选择所需的 GPUs 。然而,一个快速而简单的测试解决方案是使用环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES来限制 CUDA 应用程序看到的设备。如果您试图共享节点上的资源,或者希望启用 GPU 的可执行文件以特定的 GPU 为目标,那么这将非常有用...
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。
也没有多思考,于是就放弃了设置环境变量来指定GPU的方式,改为用以下方式来指定: device = torch.device("cuda:5") data = data.to(device) model = model.to(device) 在debug的时候,发现模型和数据都非常舒服的装载到了自己想要得gpu上,但是感觉这种方法多少有点麻烦,当有多个文件调用的时候,还要把device做为...
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？