$ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 ``` 上述命令会将CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量设置为"2"。 3.取消对CUDA设备的可见性设置(默认情况下,所有设备都对CUDA可见): ``` $ unset CUDA_VISIBLE_DEVICES ``` 上述命令会删除CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量。 注意:CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量只在运行CUDA程序时生效,...
指定多个GPU设备: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2 1. 指定一个范围的GPU设备: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0-2 1. 在设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量后,只有被指定的GPU设备会被程序所使用,其他未被指定的GPU设备将不可见。 注意:这种方式只对使用CUDA进行加速的程序有效,对于仅使用CPU的程序无效。 要取消CUDA_VISIB...
1、确认系统变量中:CUDA_PATH和CUDA_PATH_V10.0已经存在 2、我们还需要在环境变量中添加如下几个变量: CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.0 CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64 CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64 可在cmd中查看配置情...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4 python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server --served-model-name Qwen1.5-72B-Chat --model /data/models/Qwen1.5-72B-Chat --host 0.0.0.0 --port 8089 出现问题: torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 768.00 MiB. GPU 0 has ...
# os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']指定GPU无效知识点:我们在单卡训练想使用指定GPU的时候,需要手动设置os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=“1”(指定程序在1卡上跑) 但我昨天晚上写了这句话时候 程序还是在0卡上跑 一通乱试之后 以为跑起来了 早上看到又挂了。解决方法:参考 这个issueimport osos.envir...
2 个回答 得票最新 社区维基1 发布于 2022-12-29 ✓ 已被采纳 您可以使用 os.environ 在笔记本中设置环境变量。在初始化 TensorFlow 之前执行以下操作以将 TensorFlow 限制为第一个 GPU。 import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID" # see issue #152 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"...
tensorflow2添加命令使用cpu训练,和选择gpu https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda_10.0.130_411.31_win10 昨天把GPU版本的tf2.0 安装成功之后,现在所有的代码运行居然都在gpu上跑了, 并且在对gpu使用情况没有限制的条件下,既然gpu内存跑满了,代码就崩了...
期望可以通过CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,...参数设置多张GPU卡, python3 -m qanything_kernel.qanything_server.sanic_api --host 0.0.0.0 --port 8777 --model_size 7B 可以正常运行 运行环境 | Environment -OS:Ubuntu22.04.4 LTS-NVIDIA Driver: 550.54.14-CUDA:12.4-docker: 纯Python环境安装-dock...
假设机器有四张卡:gpu0,gpu1,gpu2,gpu3os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0,1,2' # 这句话意思是对于torch来说,只有gpu0,gpu1,gpu2三个gpu是可见的,gpu3不可见os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='1,2' 对于torch来说可见的只有1号和2号卡,并且gpu1为主卡注意“os.environ[……]”这句话要...
1.分配主机内存与设备显存;2. 将数据从内存复制到显存;3.执行核函数;4.将数据从显存复制到内存;5.释放主机内存与设备显存。 图1 cuda执行流程 核函数kernel<<<grid,block>> c++ 经验分享 其他 核函数 CUDA 转载 数据探索者 5月前 321阅读 怎么查看CUDA_VISIBLE_DEVICES 银行管理系统c++一、课题背景...