cuda visible device
时间: 2023-08-12 20:07:13 浏览: 72
CUDA visible devices是一个环境变量,用于指定在CUDA程序中可见的GPU设备。当系统上有多个GPU设备时,CUDA程序默认会使用所有可见的设备。但有时我们希望只使用其中的一部分设备。这时,我们可以通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定可见的设备。
该环境变量的值是一个逗号分隔的设备索引列表,索引从0开始。例如,如果我们希望只使用第一块和第三块GPU设备,可以将环境变量设置为"0,2"。
以下是设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量的一些方法:
- 在终端中运行程序之前,使用命令`export CUDA_VISIBLE_DEVICES=<device_indices>`。其中,`<device_indices>`是设备索引列表。
- 在Python代码中,使用`os.environ`设置环境变量。例如,`os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "<device_indices>"`。
通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量,我们可以控制CUDA程序所使用的GPU设备数量和顺序,从而灵活地管理计算资源。
相关问题
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" CUDA_VISIBLE_DEVICES=1
这段代码设置了 CUDA 可见的设备的环境变量,具体含义如下:
- `os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"` 表示按照 PCI 总线 ID 的顺序来分配 CUDA 设备号。这是因为在一些情况下,系统会随机分配 CUDA 设备号,这可能会导致设备号与物理 GPU 不对应,从而导致程序错误。
- `os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"` 表示只可见设备号为 0 的 GPU。这是因为在多 GPU 系统中,为了避免多个进程同时使用同一块 GPU,需要对 CUDA 可见的设备进行限制。通过设置该环境变量,可以指定程序只使用指定的 GPU。
- `CUDA_VISIBLE_DEVICES=1` 是一种在命令行中设置 CUDA 可见设备的方法。该命令表示只可见设备号为 1 的 GPU。
综上所述,这段代码的作用是设置 CUDA 可见的 GPU 设备号,以确保程序使用正确的 GPU,并避免多个进程同时使用同一块 GPU。
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
这是 Python 中设置环境变量的代码,它指定了 CUDA 设备的顺序为 PCI_BUS_ID,并且指定了 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量的值为 0,即只使用第一个可用的 CUDA 设备。
CUDA_DEVICE_ORDER 环境变量是用于指定 CUDA 设备的顺序,它有两个可选值:PCI_BUS_ID 和 COMPUTE_CAPABILITY。PCI_BUS_ID 表示按照设备的 PCI 总线 ID 进行排序,而 COMPUTE_CAPABILITY 则表示按照设备的计算能力进行排序。默认值为 COMPUTE_CAPABILITY。
CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量是用于指定使用哪些 CUDA 设备,它的值是一个以逗号分隔的设备索引列表。例如,如果值为 "0,1",则表示只使用第一个和第二个可用的 CUDA 设备。如果值为 "-1",则表示不使用任何 CUDA 设备,即使用 CPU 进行计算。
通过设置 CUDA_DEVICE_ORDER 和 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量,可以控制 TensorFlow 使用哪些 CUDA 设备进行计算。这对于多 GPU 或者集群环境下的 TensorFlow 分布式计算非常有用。