ray.get(gpu_actor.ping.remote()) # 因为actor(gpu_actor)使用了第一个GPU,所以task(use_gpu)将会使用第二个GPU。 ray.get(use_gpu.remote()) # (GPUActor pid=52420) ray.get_gpu_ids(): [0] # (GPUActor pid=52420) CUDA_VISIBLE_DEVICES: 0 # (use_gpu pid=51830) ray.get_gpu_ids(): ...
通常,不需要调用ray.get_gpu_ids()因为Ray会自动设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量。实际使用时Ray只能保留GPU,通过TensorFlow的GPU版本来调用GPU 基于ray.remote()分割GPU的例子: import ray import time ray.init(num_cpus=4, num_gpus=1) @ray.remote(num_gpus=0.25) def f(): time.sleep(1...
res = pool.map(lambda a, v: a.double.remote(v), [1, 2, 3, 4]) GPU使用 init可以指定gpu数量,可以指定多,但是使用不存在的gpu会发生故障 ray.get_gpu_ids可以查看gpu个数 序列化: 使用plasma 对象: id = ray.put(value) 获取结果: ray.get 、 ray.wait 待填坑:集群设置 、 异步...
@ray.remote(num_return_vals=2)deff():return1,2x_id,y_id=f.remote()ray.get(x_id)#1ray.get(y_id)#2 @ray.remote注解的另一个参数num_gpus可以为任务指定GPU的资源。使用内置函数ray.get_gpu_ids()可以获取当前任务可以使用的GPU信息。 代码语言:javascript 复制 @ray.remote(num_gpus=1)defgpu_...
ray.get(result_ids)# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 4. @ray.remote Ray中使用注解@ray.remote可以声明一个remote function。remote函数时Ray的基本任务调度单元,remote函数定义后会立即被序列化存储到RedisServer中,并且分配了一个唯一的ID,这样就保证了集群的所有节点都可以看到这个函数的定义。
)# Make sure GPUs are available# in a mock remote function# They won't necessarily be available on the master process@ray.remote(num_gpus=1)deffind_gpus():returnray.get_gpu_ids()assertlen(ray.get(find_gpus.remote())) >0 開發者ID:RTIInternational,項目名稱:gobbli,代碼行數:24,代碼來源...
ray.get_gpu_ids() == [2] torch.cuda.is_available() == True get_device() == torch.device("cuda:0") print("Pass 1") os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1,2,3" ray.get_gpu_ids() == [2] torch.cuda.is_available() == True ...
使用内置函数ray.get_gpu_ids()可以获取当前任务可以使用的GPU信息。 @ray.remote(num_gpus=1) def gpu_method(): return "This function is allowed to use GPUs {}.".format(ray.get_gpu_ids()) 1. 2. 3. 5. ray.wait() ray.wait()操作支持批量的任务等待,基于此可以实现一次性获取多个ObjectID...
get_gpu_ids()): logger.info("Creating policy evaluation worker {}".format( worker_index) + " on CPU (please ignore any CUDA init errors)") with tf.Graph().as_default(): if tf_session_creator: self.tf_sess = tf_session_creator() else: self.tf_sess = tf.Session( config=tf....
Bothnvidia-smiandray.get_gpu_ids()work fine. Version info: ray == 2.40 grpcio==1.68.1 Reproduction script Here is the code of my ray application that fails to run and crashes the cluster. fromrayimportservefromray.serve.handleimportDeploymentHandlefromioimportBytesIOfromPILimportImagefromPIL.Im...