CUDA_VISIBLE_DEVICES如何查看

要查看当前系统中可用的CUDA设备的编号，可以在命令行中输入以下命令：

nvidia-smi

该命令会显示当前系统中所有可用的NVIDIA GPU设备的详细信息，包括设备名称、PCI总线ID、显存使用情况、驱动版本等。

要设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES以限制可用的CUDA设备的数量，可以在命令行中输入以下命令：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=<device_id_1>,<device_id_2>,...

其中<device_id_1>,<device_id_2>,...为要使用的CUDA设备的编号，多个编号之间用逗号分隔。例如，要使用第0号和第1号CUDA设备，可以输入以下命令：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1

这样在程序运行时，只会使用指定编号的CUDA设备，其他设备不会被使用。

相关问题

print(CUDA_VISIBLE_DEVICES) NameError: name 'CUDA_VISIBLE_DEVICES' is not defined

print(CUDA_VISIBLE_DEVICES)是一个Python代码片段，用于打印环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES的值。该环境变量用于指定可见的CUDA设备。如果出现NameError: name 'CUDA_VISIBLE_DEVICES' is not defined的错误，说明该环境变量未定义或未导入相关的库。

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。