当调用`.remote()`方法提交任务时，Ray会尝试找到一个有足够GPU资源的worker来执行该任务，并确保在该worker进程中能够正确地将模型加载到GPU上运行。同样，对于长期存在的对象如Ray Actors，也可以类似地请求GPU资源：```python @ray.remote(num_gpus=1)class GPUActor:def __ini
// include "stdafx.h"include include "opencv2/opencv.hpp"include "opencv2/gpu/gpu. 1. 选择合适的软件: 你可以使用一些特定的软件或库(如CUDA,OpenCL等)来将GPU用于计算任务。这些软件通常为特定的编程语言(如C,C++,Python等)提供支持,并且与GPU有良好的兼容性。 2. 优化代码: 在编写涉及GPU计算 而Ten...
1、将已经实例化的模型在多个GPU上并行,只需要使用nn.DataParallel(model)方法即可,可用torch.cuda.device_count()检查GPU的个数。 2、nn.DataParallel中的参数有三个,第一个是需要并行的模型,第二个是并行所使用的GPU列表(默认使用所有可用GPU),第三个是模型输出所在的device编号(可以是cpu,默认是GPU0)。 3...