使用指定gpu运行代码 一、前提 1、在命令行使用nvidia-smi查看gpu设备情况，当存在空闲设备时才能用，否则会出现运行内存不够出错的情况（具体参考文章GPU之nvidia-smi命令详解）； 2、安装好cuda和cudcnn（具体步骤请参考：①windows：CUDA安装教程（超详细）），②linux：linux安装CUDA+cuDNN） 在命令行输入nvcc -V...
在上述代码中,`@monitor_gpu_usage`装饰器被应用到了`gpu_task`函数上,因此当`gpu_task`函数被调用时,`@monitor_gpu_usage`装饰器就会开始监控并打印出`gpu_task`函数的GPU使用情况。 注意:`@monitor_gpu_usage`装饰器使用了`pynvml`库来获取GPU的使用情况,因此在使用该装饰器前,需要确保已经正确安装了`pynvml...
稳妥起见,耐心等待,直到界面下方的读取标志和进度条都完成后再进行下一步。 2.6 待配置过程结束后,在新建的Project上右键点击,创建一个新的python文件 2.7 输入以下命令作测试。如果运行成功,则说明这个project能够调用tensorflow,从而说明我们在之前安装配置的tensorflow-gpu环境(见文章一)能在PyCharm的Project上作为虚拟...
2. 在Python脚本内指定 另一种指定GPU的方法是在Python脚本中直接设置。这种方式特别适合在代码中动态选择GPU。例如,在文件开头可以添加如下代码: import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' 这会导致后续的TensorFlow或PyTorch等深度学习框架仅使用第0号GPU。在使用这种方法时,必须确保没有其他地方覆盖这...
这是一个“GPU编译器，它能够把用户使用Java编写的代码转化为OpenCL，并在亚马逊AWS GPU云上运行”。
PyTorch 在造大模型“加速包” | 一个项目名为 GPT-fast,只用了不到1000行的纯原生PyTorch代码,让大模型推理速度加快了10倍。 - 使用到这几种方法: - Torch.compile:一个专门为PyTorch模型设计的编译器,可以提升模型运行效率。 GPU量化:通过减少计算的精度来加速模型的运算速度。
RT @svpino GPU加速数据库令人惊叹! 想象一下,一个与最佳AI基础模型原生集成的数据库:• 零预热延迟• 大规模GPU支持的可扩展性• 能够使用任何模型处理数据• 能够在您的数据上训练和微调模型 全球有170万个P
VSCode的Jupyter崩溃,咋办? | 但使用过程中发现VS Code连接WSL的方式,运行不是很稳定,特别是在跑大模型相关代码时(系统配置为i9-13900HX/32GB,GPU 4090/16GB),比如合并微调模型时出现Kernel Crash怎么办? 感兴趣查看如下文章: VSCode微调大模型时,Jupyter出现Kernel Crash怎么办?
命令行指定显卡GPU运行python脚本 第二种方式:在python脚本文件中添加如下内容进行指定: 如果在脚本文件中已经写明了第二种方式,则不支持第一种方式的指定。 2、指定使用多张显卡运行脚本 在GPU的id为0和1的两张显卡上运行***.py程序: 3、在单张显卡的情况下开启多个进程运行脚本 命令行程序如下...
命令行指定显卡GPU运行python脚本 第二种方式:在python脚本文件中添加如下内容进行指定: 如果在脚本文件中已经写明了第二种方式,则不支持第一种方式的指定。2、指定使用多张显卡运行脚本在GPU的id为0和1的两张显卡上运行***.py程序: 3、在单张显卡的情况下开启多个进程运行脚本命令行程序如下:(其中NUM_GPUS_YOU...