python跑代码怎么同时使用核显和独显的GPU

在Python中运行代码并利用CUDA（NVIDIA的计算统一设备架构）同时使用核显（Integrated Graphics）和独显（Discrete Graphics）的GPU，通常涉及到NVIDIA的深度学习框架如PyTorch或TensorFlow。为了做到这一点，你需要配置CUDA和cuDNN（CUDA的深度学习库）以支持多GPU环境。

首先，确保你的系统已经安装了CUDA和对应版本的cuDNN。对于两个GPU（一个集成显卡和一个独立显卡），你需要：

1. **硬件支持**：确认你的系统有双GPU支持，并且核显和独显都连接到主板上并且工作正常。

2. **驱动程序**：安装并更新NVIDIA GPU的驱动程序，这会管理显卡资源。

3. **环境变量设置**：
- 更新环境变量`LD_LIBRARY_PATH`，使得系统能够找到CUDA库和cuDNN。
- 在`.bashrc`或`.zshrc`文件中添加类似下面的内容：

     export CUDA_HOME=/path/to/cuda
     export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin
     export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME/lib64

4. **启用CUDA多GPU**：
- 对于PyTorch，使用`torch.cuda.set_device()`指定设备索引，例如：

     import torch
     device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
     # 如果你想切换到独显：
     torch.cuda.set_device(1)

- 对于TensorFlow，需要导入`tf.config.list_physical_devices()`来选择设备：

     import tensorflow as tf
     gpus = tf.config.list_physical_devices('GPU')
     if gpus:
         try:
             for gpu in gpus:
                 tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
             logical_gpus = tf.config.list_logical_devices('GPU')
         except RuntimeError as e:
             print(e)

         # 切换到独显：
         tf.config.set_visible_devices(gpus[1], 'GPU')

5. **分配任务**：
- 根据需要，你可以将不同的计算任务分配给不同的GPU。比如，在训练模型时，可以分批处理数据，一部分在核显上，另一部分在独显上。

请注意，不是所有应用程序都能无缝地在两个GPU之间负载均衡，有些应用可能会优先使用特定的GPU。此外，由于核显性能较低，可能不适合进行大量计算密集型的任务。