这行命令会将CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为环境变量,使得随后在该终端会话中运行的CUDA程序只能看到并使用编号为0、1、2的GPU设备。 在Python脚本中设置: python import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" 这段代码会在Python脚本运行之前设置环境变量,确保脚本中的CUDA操作只使用编号为0和1的GPU...
CUDA_VISIBLE_DEVICES gpu 数量 gpu cuda支持列表 注意条事项,避免踩坑: 第一、windows系统安装CUDA ,CUDA本版必须是你的显卡支持的版本。比如我的RTX3060,cuda>=11.0。 第二、专业的游戏笔记本 一般自动安装好了最新显卡驱动,一般不用更换。显卡驱动是笔记本电脑使用显卡的前提。 针对独立显卡,如何确定是否成功安装...
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Process name:进程的名字,一些可以找到其路径 GPU Memory Usage:该进程的显存使用情况 2、os.environ来设置CUDA_VISIBLE_DEVICES os是python中非常常用的系统包,而os.environ则是设置查看系统环境变量的模块,我们可以通过这个模块把CUDA_VISIBLE_DEVICES的设置写入到环境变量中,这样在执行这个程序的时候就可以指定GPU运行...
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_DEVICES=0 python xxx.py"> output1.log 2>&1& 2.2 启动第二个程序,指定使用第1号GPU 以下命令将第二个Python脚本放到后台运行,并将输出重定向到output2.log...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3只有编号为0,2,3的GPU对程序是可见的,在代码中gpu[0]指的是第0块儿,gpu[1]指的是第2块儿,gpu[2]指的是第3块儿 CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,0,3只有编号为0,2,3的GPU对程序是可见的,但是在代码中gpu[0]指的是第2块儿,gpu[1]指的是第0块儿,gpu[2]指的是第3块儿 ...
cuda_visible_devices用于设置哪些GPU设备对CUDA可见。 该环境变量的取值为一个逗号分隔的GPU设备ID列表,表示CUDA运行时应对哪些GPU设备可见。设备ID从0开始,按顺序分配给系统上的每个GPU设备。 使用示例: 1.设置只有设备0和设备1对CUDA可见: ``` $ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 ``` 上述命令会将CUDA_VISIBL...
这段代码是用来设置环境变量的。具体来说,它将CUDA_VISIBLE_DEVICES这个环境变量设置为'0, 1',表示只使用GPU设备0和1来运行程序。 在深度学习中,通常会使用CUDA来加速模型的训练和推理过程,而CUDA_VISIBLE_DEVICES就是用来指定程序可以使用哪些GPU设备的环境变量。在这个例子中,设置为'0, 1',意味着程序只会使用GP...
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。
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