掌握GPU资源，从GrabGPU开始！

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项目简介

GrabGPU是一个简单却强大的开源工具，专为管理和优化多GPU环境而设计。它允许你在CUDA的不同版本（10.1, 11.0, 11.2）下，轻松分配并占用指定的GPU内存和运行时间。只需一行命令，即可调度你的GPU进行指定任务，无论你是深度学习研究者，还是高性能计算爱好者，GrabGPU都能满足你的需求。

项目技术分析

GrabGPU的核心是利用CUDA编译器nvcc来实现对GPU资源的有效管理。通过提供可自定义的GPU内存大小、占用时长以及选择要使用的GPU设备ID，这个小巧的工具使得GPU资源的分配变得直观且灵活。当指定Script Path时，GrabGPU会在占用GPU期间执行你的脚本，使其成为一个理想的GPU任务自动化工具。

应用场景

• 学术研究：在进行深度学习模型训练时，可以精确地分配GPU资源，避免多个实验之间相互干扰。
• 团队协作：在共享服务器上，可以设置好每个成员的GPU使用时间，保证公平性与效率。
• 云平台管理：在需要高效调度大量GPU资源的云环境中，GrabGPU能简化资源分配工作流程。
• 个人开发：对于拥有多个GPU的开发者，通过GrabGPU可以便捷地在不同项目间切换，提高开发效率。

项目特点

1. 向下兼容：支持CUDA 10.1, 11.0 和 11.2，兼容多种硬件配置。
2. 简单易用：仅需简单的shell命令，就能设定GPU的内存大小、占用时长以及执行自定义脚本。
3. 灵活性高：可以根据实际需求，动态调整GPU资源，适应各种复杂的计算任务。
4. 资源监控：通过设定占用时间，可以有效跟踪GPU使用情况，防止资源浪费。

使用GrabGPU，让你的GPU管理工作变得更加智能和高效。立即下载并尝试这款神器，释放你的GPU潜能，加速你的计算任务吧！

# 根据你的CUDA版本选择合适的下载链接
CUDA 10.1: wget https://github.com/godweiyang/GrabGPU/releases/download/v1.0.0/gg_cu101
CUDA 11.0: wget https://github.com/godweiyang/GrabGPU/releases/download/v1.0.0/gg_cu110
CUDA 11.2: wget https://github.com/godweiyang/GrabGPU/releases/download/v1.0.0/gg_cu112

# 编译源码
nvcc gg.cu -o gg

# 开始使用
# 示例：使用GPU 0, 1, 2, 3 占用16GB内存，持续24小时
./gg 16 24 0,1,2,3

如果你有自定义的脚本需要运行，只需添加额外参数，让GrabGPU为你工作：

# 在GPU 0, 1, 2, 3 上运行自定义的run.sh
./gg 16 24 0,1,2,3 run.sh

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