cuda_visible_devices
时间: 2023-04-30 10:02:12 浏览: 95
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。
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。
取消设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES
取消设置CUDA_VISIBLE_DEVICES就是恢复计算机上所有可用的CUDA设备对Python或其他支持CUDA的应用程序的访问。当你需要让所有的GPU资源都能被程序使用,而不是限制在特定的GPU上运行计算密集型任务时,就需要取消这个环境变量的设置。
通常,CUDA_VISIBLE_DEVICES是一个环境变量,它用于指定哪些GPU应该被TensorFlow、PyTorch等库看到。例如,如果你之前设置了`export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1`,则只允许第0号和第1号GPU参与计算。要取消设置,你可以:
1. 对于Linux或Mac用户,在终端中输入:
```
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=""
```
或者完全删除这个环境变量:
```
unset CUDA_VISIBLE_DEVICES
```
2. 对于Windows用户,打开命令提示符并输入类似命令(假设你的系统变量管理器中没有该变量):
```
set CUDA_VISIBLE_DEVICES=
```
完成上述步骤后,CUDA将会检测到所有已安装并且配置好的GPU。
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