Useros.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES“] = “1“

本文解释了在Python中设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量的用途,如何控制CUDA应用程序访问特定GPU,以及如何在多GPU环境中有效地管理资源。

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在Python中,os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"这行代码的作用是设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES"1"。这通常用在基于CUDA的应用程序中,尤其是在使用NVIDIA GPU进行深度学习开发时。环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES告诉CUDA运行时库应当使用哪些GPU设备。

当您有多个GPU时,CUDA设备的编号通常从0开始。例如,如果您有两个GPU,它们会被编号为0和1。通过设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES,您可以控制哪些GPU将被CUDA应用程序看到,进而被利用。这对于在多GPU环境下管理资源非常有用。

  • CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为"1"意味着CUDA应用程序只能看到并使用编号为1的GPU,即使系统中有多个GPU。

  • 如果您希望应用程序使用多个GPU,可以将此环境变量设置为包含多个编号的字符串,例如os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1",这表明CUDA应用程序可以看到并使用编号为0和1的两个GPU。

  • 如果设置为空字符串(例如os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ""),则CUDA应用程序将不会看到任何GPU,因此只能使用CPU进行计算。

这个设置通常在程序的最开始处进行,以确保在程序运行期间CUDA能够识别并使用正确的GPU设备。

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