对某程序进行显存限制和算力限制
时间: 2024-02-26 08:57:25 浏览: 29
可以使用 NVIDIA 的 GPU 管理工具 nvidia-smi,通过设置显存和算力的限制来实现对程序的限制。具体的步骤如下:
1. 打开终端,并输入以下命令查看当前 GPU 的使用情况:
```
nvidia-smi
```
2. 找到需要限制的 GPU 设备的 ID,例如设备 ID 为 0。
3. 设置显存限制,例如限制为 4GB,输入以下命令:
```
nvidia-smi -i 0 --mem=4000MB
```
4. 设置算力限制,例如限制为 50%,输入以下命令:
```
nvidia-smi -i 0 -pl 150
```
其中,150 表示算力的限制百分比,即 150% 的算力限制。
请注意,这种方式限制的是整个 GPU 设备的使用情况,而非某个程序。如果需要对某个程序进行限制,可以使用 CUDA 的 API 或第三方库,如 PyTorch 等。
相关问题
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:
```python
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。
对pycharm程序进行显存限制和算力限制
对于 PyCharm,它是一个集成开发环境 (IDE),并不直接涉及显存和算力的限制。但是,如果你想限制某个 Python 程序的显存和算力,可以通过以下方法实现:
1. 对于显存限制,你可以使用 TensorFlow、PyTorch 等框架中的 `tf.config.gpu.set_per_process_memory_fraction` 或 `torch.cuda.set_per_process_memory_fraction` 方法,将显存使用限制在一定的比例内。例如,以下代码将限制 TensorFlow 使用的显存为 GPU 总显存的 60%:
```python
import tensorflow as tf
gpus = tf.config.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
# Restrict TensorFlow to only allocate 60% of the GPU memory
try:
for gpu in gpus:
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(
gpu, [tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=0.6)])
logical_gpus = tf.config.experimental.list_logical_devices('GPU')
print(len(gpus), "Physical GPUs,", len(logical_gpus), "Logical GPUs")
except RuntimeError as e:
# Memory growth must be set before GPUs have been initialized
print(e)
```
2. 对于算力限制,你可以使用 `multiprocessing` 模块中的 `Process` 类和 `setrlimit` 方法,将 CPU 使用限制在一定的时间和空间内。例如,以下代码将限制某个函数的运行时间为 10 秒:
```python
import multiprocessing
import resource
def my_function():
# Your function here
pass
if __name__ == '__main__':
# Set time limit to 10 seconds
resource.setrlimit(resource.RLIMIT_CPU, (10, 10))
p = multiprocessing.Process(target=my_function)
p.start()
p.join()
```
请注意,以上方法均为 Python 代码级别的限制,仍然无法完全保证显存和算力的安全。如果需要更严格的限制,可以考虑使用 Docker、Kubernetes 等容器技术,或者直接在操作系统级别进行限制。
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