用Pytorch对某程序进行显存限制和算力限制

在 PyTorch 中，可以使用 `torch.cuda.set_per_process_memory_fraction()` 方法来设置每个 GPU 进程可用的 GPU 内存的最大比例，可以使用 `torch.cuda.set_device()` 方法来指定当前使用的 GPU 设备，可以使用 `torch.cuda.max_memory_allocated()` 方法来获取当前 GPU 设备上已经分配了的 GPU 内存大小。

以下是一个简单的示例代码，展示如何使用 PyTorch 对某程序进行显存限制和算力限制：

import torch

# 指定当前使用的 GPU 设备
torch.cuda.set_device(0)

# 设置每个 GPU 进程可用的 GPU 内存的最大比例
torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.5)

# 获取当前 GPU 设备上已经分配了的 GPU 内存大小
allocated_memory = torch.cuda.max_memory_allocated()

# 如果已经分配的 GPU 内存大小超过了限制，可以通过释放不必要的 Tensor 来减少内存占用
if allocated_memory > 2*1024*1024*1024:  # 2GB
    torch.cuda.empty_cache()

# 设置算力限制，例如限制为 50%
torch.cuda.nvtx.range_push("power limit")
torch.cuda.set_power_limit(0.5 * torch.cuda.get_device_properties(0).board_limit)
torch.cuda.nvtx.range_pop()

请注意，这种方式限制的是当前进程使用 GPU 的内存和算力，而非整个 GPU 设备的使用情况。如果需要对整个 GPU 设备进行限制，可以使用 PyTorch 的第三方库，如 `nvidia-smi`、`py3nvml` 等。