在云服务器上进行训练，我怎么知道CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1所指定的两个GPU的编号呢？

你可以使用以下命令来查看可用的GPU及其编号：

nvidia-smi

该命令将显示已安装的Nvidia显卡的信息，包括设备名称、GPU的使用情况、GPU的编号等。在这个输出中，你可以找到每个GPU的编号，然后在CUDA_VISIBLE_DEVICES变量中指定它们。例如，如果你的输出中显示有两个GPU，编号分别为0和1，那么你可以使用以下命令来指定这两个GPU：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1

这将使得你的程序只在这两个GPU上运行。

相关问题

export cuda_visible_devices=0

export cuda_visible_devices=0是一条设置环境变量的命令，用于指定可见的CUDA设备编号。在深度学习或其他需要使用CUDA进行加速的任务中，可以通过设置可见的CUDA设备来控制程序使用哪个显卡进行计算。

具体来说，CUDA是NVIDIA提供的用于并行计算的平台和API。当计算机上有多块显卡时，通过设置可见的CUDA设备编号，可以控制程序使用对应的显卡进行计算。这在多GPU环境下特别有用，可以同时运行多个任务，每个任务使用不同的显卡进行加速。

export cuda_visible_devices=0这条命令中的"0"表示设备编号，表示将可见的CUDA设备设置为第一块显卡（通常编号从0开始）。如果将其设置为其他数字，可以选择其他显卡进行计算。

这条命令的具体作用是将环境变量"cuda_visible_devices"设置为0，以便操作系统和相应的程序能够识别并使用指定的显卡。通过设置环境变量，可以在终端中执行该命令，也可以将其写入脚本中，确保在程序运行时自动生效。

总而言之，设置export cuda_visible_devices=0为了控制程序使用哪个CUDA设备进行计算，以在多GPU环境下实现任务并行加速。

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。