使用GPU device 0: TITAN X (Pascal) 设备全局内存总量: 12189MB SM的数量:28 每个线程块的共享内存大小:48 KB 每个线程块的最大线程数:1024 设备上一个线程块(Block)种可用的32位寄存器数量: 65536 每个EM的最大线程数:2048 每个EM的最大线程束数:64 设备上多处理器的数量: 28 === 使用GPU device 1:...
Motivation This is recommended by PyTorch: In most cases it’s better to use CUDA_VISIBLE_DEVICES environmental variable. (https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.cuda.set_device.html) It ...
use device id under CUDA_VISIBLE_DEVICES for get_device_capability e34748a youkaichao mentioned this pull request Jul 8, 2024 [Bug]: Using vllm as the inference engine, there is an incorrect recognition of GPU computing capabilities for different types. #6213 Open youkaichao requested a...
如果想在Python的脚本内设置使用的GPU,可以使用os.environ,如下: importosos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"# see issue #152os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1" AI代码助手复制代码 检查TensorFlow对GPU的可见性: fromtensorflow.python.clientimportdevice_libprint(device_lib.list_local_devi...
说明在我的设备上有两块 Tesla K20c显卡,分别安装在 PCI 0/3/0 和 0/4/0 号总线上,Device ID 分别为0、1. Eg.2 设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 时输出: Detected1CUDA Capabledevice(s)Device0:"Tesla K20c"CUDA Driver Version/Runtime Version9.0/8.0CUDA Capability Major/Minor version number:3.5......
MIG分区的本质是只有一个MIG“实例”对CUDA运行时的任何实例化都是可见的，这类似于每个进程。
使用TensorFlow&Keras通过GPU进行加速训练时，有时在训练一个任务的时候需要去测试结果，或者是需要并行训练...
os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER”] = “PCI_BUS_ID”# 按照PCI_BUS_ID顺序从0开始排列GPU设备 os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0”#设置当前使用的GPU设备仅为0号设备 设备名称为'/gpu:0' os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “1”#设置当前使用的GPU设备仅为1号设备 设备名称为'/gpu...
%env CUDA_DEVICE_ORDER=PCI_BUS_ID %env CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 注意,所有env变量都是字符串,因此无需使用引号””。您可以通过运行%env <name_of_var>来验证是否已设置环境变量。或使用%env检查所有这些信息。 参考资料 Tensorflow set CUDA_VISIBLE_DEVICES within jupyter本文...
f'Requested device_idx={device_idx} is out of bounds for ' f'the specified CUDA_VISIBLE_DEVICES={visible_devices}' ) raise GPUAffinityError(msg) try: # interpret elements of CUDA_VISIBLE_DEVICES as integer indices remapped_device_ids = [int(id) for id in visible_devices] ...