我们可以利用multiprocessing库的Pool类来创建一个进程池。通过为每个进程分配不同的GPU ID,我们能够确保任务在正确的设备上运行。以下是实现这一目标的步骤: 获取可用的GPU:使用torch模块来查询系统中可用的GPU。 定义任务函数:创建一个函数,该函数能够接受图像及其对应的GPU ID,并执行推理任务。 设置进程池:使用multip...
with multiprocessing.Pool() as pool: results = pool.map(calculate, numbers) print(f'Results: {results}') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 在这个例子中,我们定义了一个calculate函数,它接受一个数字作为参数,然后使用一个for循环计算从0到该数字的和。我们使用multiprocessing....
近年来,GPU 的开放可访问性在许多方面已经显而易见,这可以通过简要观察新闻来揭示——加密货币挖矿者使用 GPU 生成比特币等数字货币,遗传学家和生物学家使用 GPU 进行 DNA 分析和研究,物理学家和数学家使用 GPU 进行大规模模拟,人工智能研究人员现在可以编程 GPU 来撰写剧本和作曲,而主要的互联网公司,如谷歌和 F...
笔者最近在实践多进程发现multiprocessing,真心很好用,不仅加速了运算,同时可以GPU调用,而且互相之间无关联,这样可以很放心的进行计算。 譬如(参考:多进程): 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from multiprocessingimportPoolimportos,time,random deflong_time_task(name):print'Run task %s (%s).....
multiprocessing模块允许创建多进程，每个进程有独立的内存空间，适用于CPU密集型任务。通过使用multiprocessing...
从Python 3开始,标准库中已经有了实现多进程的模块 multiprocessing ,用它可以非常便捷地实现多进程进程并发。multiprocessing 模块中的 Pool 类,能自动将输入划分为若干个子集,并将这些子集分配给多个进程。 在前述代码中,使用 Pool 启动 10 个进程,完整代码如下: ...
deffunction1(id):# 这里是子进程print(f'id {id}')defrun__process():# 这里是主进程 from multiprocessingimportProcess process=[mp.Process(target=function1,args=(1,)),mp.Process(target=function1,args=(2,)),][p.start()forpinprocess]# 开启了两个进程[p.join()forpinprocess]# 等待两个进程...
即将模型放到多个 GPU 上进行训练，而对于一些跑在 CPU 上的密集型任务处理时，应该使用multiprocessing...
第一种方法是多线程编程(multithreaded programming)。第二种方法是多进程(multiprocessing)。多进程可以看做是多线程的变通。 许多情况下,多进程要优于多线程。有趣的是,尽管二者都在单机运行,多线程是共享内存架构的例子,而多进程是分布式内存架构的例子(参考本书后续内容)。
You can also pull a pre-built docker image from Docker Hub and run with docker v19.03+ docker run --gpus all --rm -ti --ipc=host pytorch/pytorch:latest Please note that PyTorch uses shared memory to share data between processes, so if torch multiprocessing is used (e.g. for multithrea...