多人使用多GPU系统指定GPU，防止冲突

最新推荐文章于 2025-07-13 21:22:13 发布
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#GPU 指定 GPU冲突

本文介绍如何通过修改环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES来控制TensorFlow等框架可见的GPU设备，实现GPU资源的有效管理和分配。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

可以采取在当前用户下设置 vim ～/.bashrc
加入你想要使用的gpu的编号如下所示：
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1  Only device 1 will be seen
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1    Devices 0 and 1 will be visible
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=”0,1”  Same as above, quotation marks are optional
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2,3  Devices 0, 2, 3 will be visible; device 1 is masked
至此问题解决 主要针对 tensorflow   而theano可以在全局里面设置 即vim～/.theanorc
多模型部署的资源调度机制实战指南：GPU 分配 × 动态切换 × 多实例组合
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
04-03 1100
简单说：✅ 每个模型独立运行在一个进程 / 容器 / 显卡上，互不干扰✅ 每个服务暴露不同端口，对接网关统一管理✅ 一个模型挂了，不会影响其他模型场景推荐部署方式单机、多模型、资源充足Supervisor + 多服务云端部署 / 团队协作资源紧张 / 模型较小多 adapter 热切换 + 单服务极限显存控制轮询式模型加载（一次只加载一个）用法示例获取显卡数量当前 GPU ID设置默认 GPU创建张量在指定卡上移动模型到指定卡。
利用LXD搭建多人共用GPU服务器
小黄鸭编程法
03-03 1848
至此，多人使用的 GPU 服务器就搭建完成了，当需要新建容器时，只需要完成以下几步：从快照中新建容器；进入容器；更改容器的 IP；更改容器的用户名、密码；新增共享目录；这在以后可以编写脚本，使得新建操作更容易。
cuda编程笔记（7）--多GPU上的CUDA
最新发布
ouliten的博客
07-13 781
在调用时，CUDA 会在主机申请一块页锁定内存再通过把这块主机内存映射为设备端地址空间中的指针；当 GPU 访问dev_a[i]时，会通过PCIe 总线从主机 RAM 中取数据，实现零拷贝访问。所以它虽然“看起来像显存指针”，但其实访问的是主机内存。下面用该机制重写cuda编程笔记（2.5）--简易的应用代码-优快云博客里的矢量点乘#endifif (res!stride > 0;// 将每个 block 的结果写入全局内存//在cpu上分配内存。
基于LXD搭建多人共用GPU服务器，简单易用，全网最详细！
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比特桃
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实验室服务器多人共用账号,搭建多人共用的GPU服务器
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背景目前实验室GPU使用状况是：大部分同窗的配有单台1080/TITAN Xp。后来购入了两台4卡的机器，老师的意思是但愿能够做为服务器使用，可以多人同时使用，互不影响。因而便开始了本次折腾，记录采坑经历。html经过本文，多卡读者能够实现分配每块GPU给特定同窗使用，也能够多人共用多块GPU。单卡读者能够实现多人共用一块GPU。linux需求说需求以前先来列一下机器配置：webCPU: i7-6...
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