在服务器上训练的网络放到本地台式机进行infer,结果出现报错: AssertionError: Invalid deviceid AI代码助手复制代码 仔细检查后发现原来服务器有多个GPU,当时开启了两个进行加速运算。 net1= nn.DataParallel(net1, device_ids=[0,1]) AI代码助手复制代码 而本地台式机只有一个GPU,调用数量超出所以报错。 改为...
在PyTorch中,我们可以使用如下代码获取GPU信息: importtorch defgpu_info() ->str: info ='' foridinrange(torch.cuda.device_count()): p = torch.cuda.get_device_properties(id) info +=f'CUDA:{id}({p.name},{p.total_memory / (1<<20):.0f}MiB)\n' returninfo[:-1] if__name__ =='...
rank=dist.get_rank()print(f"rank = {rank} is initialized")#单机多卡情况下,localrank = rank. 严谨应该是local_rank来设置devicetorch.cuda.set_device(rank) tensor= torch.tensor([1, 2, 3, 4]).cuda()print(tensor) 假设单机双卡的机器上运行,则开两个终端,同时运行下面的命令, #TCP方法python3...
importtorch# 获取可用的 GPU 数量device_count=torch.cuda.device_count()print(f"可用 GPU 数量:{device_count}") 1. 2. 3. 4. 5. 2.2 获取 GPU 名称 通过设备编号获取 GPU 的名称,可以使用以下代码: # 打印每个 GPU 的名称fordevice_idinrange(device_count):print(f"GPU{device_id}:{torch.cuda....
新分配的内存指针会被用于创建一个新 Block,新 Block 的 device 与 cuda_stream_id 与 caller 保持一致。 上面几个步骤都是试图找到一些「空闲显存」,下面是两个步骤是尝试进行「碎片整理」,凑出一个大块显存 2.6 步骤四:release_available_cached_blocks 函数(L1175) ...
device_id=0torch.cuda.empty_cache() 1. 2. 3. 4. 显存优化技巧 除了使用上述方法查看显存的使用情况外,还可以采取一些优化技巧来减少显存的占用,提高训练效率。以下是一些常用的技巧: 减小batch size 减小batch size可以减少每次计算所需要的显存空间,但可能会导致训练效果下降。
- device_ids=None,默认是 all device - 参与训练的 GPU 有哪些,device_ids=gpus; - output_device=None,默认是GPU0 - 用于汇总梯度的 GPU 是哪个,output_device=gpus\[0\] - dim=0 有一个区别: tensor.to(device):返回的是一个拷贝,返回的b放在了cuda上,而a还在原来的设备上: ...
model = nn.DataParallel(model, device_ids=config.gpu_id) 但是其负载不均衡的问题比较严重,有时在模型较大的时候(比如bert-large),reducer的那张卡会多出3-4g的显存占用。 并且速度也比较慢: 当代研究生应当掌握的并行训练方法(单机多卡) DistributedDataParallel ...
torch.device torch.device 包含设备类型('cpu'或'cuda')及可选的设备序号(id)。它可以通过 torch.device('{device_type}')或 torch.device('{device_type}:{device_ordinal}')来初始化所选设备。 如果设备序号不存在,则用当前设备表示设备类型; 例如,torch.device('cuda')等同于 torch.device('cuda:X')...
DEVICE[0] PID[2468852]: EXCEPTION STREAM: Exception info:TGID=2574935, model id=65535, stream id=16, stream phase=SCHEDULE Message info[0]:RTS_HWTS: hwts sdma error, slot_id=33, stream_id=16 Other info[0]:time=2024-04-03-11:37:01.699.592, function=hwts_sdma_error_slot_proc, lin...