指定程序在哪个GPU上运行
摘要: 当本地(或服务器)有个多个GPU时,需要指定程序在指定GPU上运行,需要做以下设置。
目录
- 一、在终端上指定GPU
- 二、在程序中指定GPU
- 三、系统变量指定GPU
- 四、pytorch中指定GPU
一、在终端上指定GPU
在终端运行程序时,通过命令行指定:
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python main.py
其中:1表示序号为1的GPU(注意:GPU的序号通常以0开始计数。)
二、在程序中指定GPU
在程序的开头,加入以下两行代码,指定运行的GPU,如程序main.py:
import os
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “1”
CUDA应用运行时,CUDA将遍历当前可见的设备,并从零开始为可见设备编号。可以同时指定多个设备(设备是真实存在的,不要指定不存在的设备)
import os
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0, 1, 2, 3”
三、系统变量指定GPU
- Linux: export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
- windows: set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
四、pytorch中指定GPU
在程序中:
import torch
torch.cuda.set_device(1)
不过官方建议使用CUDA_VISIBLE_DEVICES,不建议使用 set_device 函数。
另外,再介绍几个pytorch关于cuda的函数:
# cuda是否可用,可用返回true, 不可用返回false
torch.cuda.is_available()# 查看gpu可用的数量
torch.cuda.device_count()# 返回gpu名称, 默认从0开始
torch.cuda.get_device_name(0) # 如rtx 3090# 返回当前gpu的索引
torch.cuda.current_device()
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