CUDA_VISIBLE

CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量用于设置NVIDIA CUDA计算设备的选择。当你运行在支持CUDA的Python环境中时，如PyTorch或TensorFlow with GPU，这个环境变量可以决定哪些GPU应该被用于计算。如果你不设置它，默认情况下所有可用的GPU都会被用来加速运算。然而，如果你想限制使用的GPU，你可以将其设置为一个逗号分隔的数字列表，比如`CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1`，这样只有ID为0和1的GPU会被选择。

设置示例：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0  # 只使用第一个GPU

在Python脚本中，你可以通过导入`torch.cuda`模块来访问这些设备：

import torch

# 检查当前可见的GPU
devices = torch.cuda.device_count()
visible_devices = torch.cuda.current_device()

print(f"Visible devices: {devices}, Current device: {visible_devices}")

请注意，这仅适用于使用NVIDIA CUDA库的情况，并非所有GPU支持CUDA。

相关问题

CUDA_VISIBLE_DEVICES

CUDA_VISIBLE_DEVICES是一个环境变量，用于控制GPU设备的可见性。在使用CUDA进行GPU编程时，可以使用该变量来指定程序可使用的GPU设备。

通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES的值，可以控制程序可见的GPU设备的编号。例如，设置CUDA_VISIBLE_DEVICES=0将只允许程序使用编号为0的GPU设备，而忽略其他设备。如果设置CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1，则程序将只能使用编号为0和1的两个GPU设备。

这个环境变量在多GPU环境中非常有用，可以帮助开发者控制程序在特定的GPU设备上运行，从而实现更灵活的GPU计算资源管理。

cuda_visible_devices

cuda_visible_devices 是一个环境变量，用于在 CUDA 应用程序中指定可见 GPU。它可以设置为单个 GPU 的编号，或者一个逗号分隔的 GPU 编号列表。设置该变量可以限制应用程序只使用指定的 GPU。