torch.cuda.set_device(device) 函数用于设置当前线程中用于分配新CUDA张量的默认GPU设备。如果当前线程已经有一个CUDA张量,那么该设备将成为当前CUDA张量的设备。参数device是一个整数,表示GPU的索引,索引从0开始。 2. 如何使用torch.cuda.set_device指定单个GPU ...
CUDA(Compute Unified Device Architecture),是NVIDIA推出的通用并行计算平台和编程模型。CUDA是在底层API的基础上,封装了一层,使得程序员可以使用C语言来方便的编程。 CUDA还支持C++/Python等更高级的语言编程;此外,NVIDIA还提供了CuDNN、TensorRT、NPP等更高级的库函数。 各代显卡、CUDA、上层库之间的关系 从上图中...
dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://', world_size=args.world_size, rank=rank) torch.manual_seed(0) model = ConvNet() torch.cuda.set_device(gpu) model.cuda(gpu) batch_size = 100 # define loss function (criterion) and optimizer criterion = nn.CrossEntropyLoss(...
GPU 1-2 服务器 参数 规格 CPU 架构 x86_64 系统内存 32 GB CPU 数/节点 1-2 GPU 型号 Tesla®P100 Tesla®M40 GPU 数/节点 1-4 软件配置 软件堆栈 参数 版本 操作系统 Ubuntu 14.04 GPU 驱动程序 352.68 或更高版本 CUDA 工具包 8.0 或更高版本 ...
torch.set_num_threads(args.thread) # 设置pytorch并行线程数 if torch.cuda.is_available() and args.gpu >= 0: torch.backends.cudnn.benchmark = False torch.backends.cudnn.deterministic = True device = torch.device('cuda:' + str(args.gpu)) ...
Set torch.cuda.device If gpu is available. Why are the changes needed? torch_npu needs the feature. Does this PR introduce any user-facing change? No. How was this patch tested? UT. workingloong added 2 commits January 8, 2024 20:15 Set torch.cuda.device eff804b Remove the code ...
DLRover: An Automatic Distributed Deep Learning System - Set torch.cuda.device If gpu is available. (#932) · intelligent-machine-learning/dlrover@5342f38
用gpu跑果然要快很多! 注 可以通过运行下面这行代码 print(torch.__version__) 来查看自己torch版本,通过 nvidia-smi 查看自己cuda版本(右上角会出现“CUDA Version:”) 可以通过在python中运行下面这行代码 print(torch.cuda.is_available) 来查看cuda是否可用,返回结果为“True”即为可用...
elif args.init_method == 'ENV': dist.init_process_group('nccl', init_method='env://') 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device torch.cuda.set_device(rank) ...