device_map 指定GPU 1. 确定device_map的上下文和用途 device_map通常用于在分布式训练或并行计算环境中,将计算任务映射到特定的GPU上。这种映射关系可以帮助优化资源利用、减少通信开销,并提高整体计算效率。在不同的框架(如PyTorch、TensorFlow)或库中,device_map的具体实现和用法可能有所不同。 2. 研究如何通过devic...
1、指定GPU 2、使用固定显存的GPU 3、指定GPU + 固定显存 4 GPU动态增长 5 CPU充分占用 一、固定显存的GPU 本节来源于:深度学习theano/tensorflow多显卡多人使用问题集(参见:Limit the resource usage for tensorflow backend · Issue #1538 · fchollet/keras · GitHub) 在使用keras时候会出现总是占满GPU显存...
from_pretrained函数的device_map参数指定gpu 新的生命周期过程 先来看看最新版本react的生命周期图: getDerivedStateFromProps React生命周期的命名一直都是非常语义化的,这个生命周期的意思就是从props中获取state,可以说是太简单易懂了。 可以说,这个生命周期的功能实际上就是将传入的props映射到state上面。 由于16.4...
指向ID3D11Resource 接口的指针。 [in] Subresource 类型:UINT 子资源的索引号。 [in] MapType 类型:D3D11_MAP 一个D3D11_MAP类型的值,该值指定资源的 CPU 读取和写入权限。 [in] MapFlags 类型:UINT 标志,指定 GPU 繁忙时 CPU 执行的作。 此标志是可选的。 [out, optional] pMappedResource 类型:D3D...
反复检查后发现safetensors.index.json中缺少了rotary_emb参数,导致device_map未给其指定gpu,自动加载到cpu中 在device_map中添加后解决 报错2、ValueError: Pointer argument (at 0) cannot be accessed from Triton (cpu tensor?) 经检查后发现其在推理至切换gpu设备时报错,如第9层在 cuda 0,第10层在 cuda ...
device_map技术的核心思想是为每个计算任务分配最合适的GPU设备。在Transformers大模型库中,开发者可以通过设定device_map参数,明确指定每个模型层或计算节点应该在哪个GPU设备上执行。这种细粒度的设备映射方式,不仅可以根据设备性能进行任务分配,还可以实现更灵活的并行计算策略。 通过device_map技术,开发者可以轻松实现模型...
device_map是一个在使用Hugging Face的transformers库,特别是处理大型模型和多GPU环境时非常重要的参数。它用于指定模型的各个部件应加载到哪个具体的计算设备上,以实现资源的有效分配和利用。这个参数在进行模型并行或分布式训练时特别有用。 2.2 自动配置,如device_map="auto" ...
似乎是说计算时模型和梯度不在一个设备上,但是我在GPU上运行时没有问题,这是pytorch_npu适配的问题吗 二、软件版本: -- CANN 版本 (CANN 7.0.0.alpha003): --Tensorflow/Pytorch/MindSpore 版本:pytorch 2.1.0 --Python 版本 ( Python 3.9.18): ...
0 NVIDIA GeForce RTX 4090 Laptop GPU : cudaMallocAsync 2024-10-17 03:15:53,088 - root - INFO - Using xformers cross attention 2024-10-17 03:15:54,916 - root - INFO - [Prompt Server] web root: V:\SD\ComfyUI\ComfyUI-aki-v1.3\web 2024-10-17 03:15:54,918 - root - INFO ...
device_map 指定 第二个节点 GPU mpirun指定节点 游戏开发 1.MPI全称是message passing interface,即信息传递接口,是用于跨节点通讯的基础软件环境。它提供让相关进程之间进行通信,同步等操作的API,可以说是并行计算居家出游必备的基础库。 一个MPI 程序包含若干个进程。每个 mpi 进程都运行一份相同的代码,进程的...