1. 指定多个GPU设备: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2 1. 指定一个范围的GPU设备: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0-2 1. 在设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量后,只有被指定的GPU设备会被程序所使用,其他未被指定的GPU设备将不可见。 注意:这种方式只对使用CUDA进行加速的程序有效,对于仅使用CPU的程序无效。 要取消CUDA_...
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...
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‘] 无法指定GPU问题 发布于 2021-09-09 09:30 PyTorch 赞同71 ...
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_DEVICES=0 python xxx....
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 ...
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。
简介:由于个人需要,家里有多张卡,但是我只想通过输入device号的方式,在单卡上运行模型。如果设置环境变量的话我的其他服务将会受影响。 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',devic...
CUDA流表示一个GPU操作队列,并且该队列中的操作将以指定的顺序执行。可以将每个流视为GPU的一个任务,并且这些任务可以并行执行,即相同流顺序执行,不同流并行执行;不同流并行执行时不同流所要执行的任务要没有依赖关系;当不手动创建流时,cuda将会默认一个流操作。
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。
首先引入头文件和库。同时因为TensorFlow会默认去调用gpu,所以我们这边将CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为-1,让其只使用CPU。 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import numpy as np import sklearn import pandas as pd ...