如果你的程序硬编码了设备ID(如0),并且系统中没有可用的设备0,你需要修改代码以动态检测可用的设备ID。 以下是一个简单的Python代码示例,用于检测可用的CUDA设备ID: python import torch # 检查CUDA是否可用 if torch.cuda.is_available(): # 获取所有可用的CUDA设备ID device_ids = [i for i in range(torch...
importpycuda.driverascudaimportpycuda.autoinit# 获取CUDA设备数量device_count=cuda.Device.count()print(f"Number of CUDA devices:{device_count}")# 遍历每个CUDA设备并打印其ID和名称foriinrange(device_count):device=cuda.Device(i)print(f"Device{i}:{device.name()}, ID:{device.pci_bus_id()}")...
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'...
intdeviceId =0; cudaSetDevice(deviceId); //设置缓存配置为默认值 cudaDeviceProp prop; cudaGetDeviceProperties(&prop, deviceId); cudaSetDeviceCacheConfig(prop.defaultCacheConfig); //这里可以继续执行你的CUDA代码... return0; } 在这个例子中,我们首先选择一个设备(在这个例子中是设备0),然后使用cudaGetDe...
python 查询cuda device id Python 查询apch hue #无序表的顺序搜索 def sequentialSearch(alist,item): '''alist:待搜索的数组 item:待搜索的目标项''' pos = 0 #从0开始搜索 found = False '''两个退出条件:遍历完所有元素或者找到特定元素'''...
Board ID : 0x400 GPU Part Number : N/A Module ID : 0 Inforom Version Image Version : G001.0000.03.03 OEM Object : 2.0 ECC Object : N/A Power Management Object : N/A GPU Operation Mode Current : N/A Pending : N/A GSP Firmware Version : N/A ...
| | on error', GPU 0: Error using CUDA API cudaDe | | | viceGetByPCIBusId 'initialization error' for | | | GPU 0, bus ID = 00000000:07:00.0 | | Warning | GPU 1: There was an internal error during the | | | test: 'Couldn't initialize the plugin, pleas | ...
CUDA应用运行时进行设备查询(比如deviceQuery)返回的设备ID可能与物理ID不一致,譬如下面这位网友遇到的情况: ## NVML id 是 物理ID,CUDA index是CUDA应用查询返回的设备IDNVML id 0 maps to Cuda index 4NVML id1 maps to Cuda index 5NVML id2 maps to Cuda index 6NVML id3 maps to Cuda index 7NVML id...
训练作业失败,日志报出如下错误:可以从以下角度排查:请检查CUDA_VISIBLE_DEVICES设置的值是否与作业规格匹配。例如您选择4卡规格的作业,实际可用的卡ID为0、1、2、3,但是您在进行cuda相关的运算时,例如"tensor.to(device="cuda:7")",将张量搬到了7号GPU卡上,超过了
cudaStreamSynchronize()和上面的两个函数类似,这个函数带有一个参数,cuda流ID,它只阻塞那些cuda流ID等于参数中指定ID的那些cuda例程,对于那些流ID不等的例程,还是异步执行的。 按照Cuda官方文档上的解释,cuda kernel函数是异步执行的,也就是说,kernel函数在调用之后立即把控制权交换给CPU,CPU接着往下执行。基于这样的...