cuda设置指定的GPU可见

最新推荐文章于 2025-06-04 16:42:15 发布
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本文解析了CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量的作用，解释了如何通过设置该变量来控制哪些GPU资源对程序可见，这对于多GPU环境下合理分配计算资源至关重要。

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export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 ##仅显卡设备0,1GPU可见。可用的GPU可通过nvidia-smi -L命令查看

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=$1 是什么意思？

 

 

keras实现多GPU或指定GPU的使用
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CPU与GPU统一虚拟内存(CUDA UM)原理
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cuda指定GPU，在terminal中指定
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本文将详细讨论如何在TensorFlow中指定GPU的使用量，并设置其最小使用量。 首先，为了指定使用哪个GPU，可以使用环境变量 `CUDA_VISIBLE_DEVICES`。在Python代码中，你可以通过以下方式设置： ```python import os...
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08-29 614
一、cuda 多计算能力支持 对于cuda程序 编译机器和运行机器卡 的卡的类型、计算能力、驱动情况都不尽相同，这就使得其编译时要讲究一下。 一般用比较旧的glibc 免得新机器出现问题。 而且  CUDA driver version 和 CUDA runtime version 分别指 驱动中支持的CUDA版本和CUDA编译时的版本。 其能运行的条件是 driver version...
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有朋自远方来，不亦乐乎。
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CUDA_VISIBLE_DEVICES 指定GPU
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### CUDA_VISIBLE_DEVICES 的设置方法及用法 #### 一、环境变量的作用 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 是一个用于控制 GPU 可见性的环境变量。它允许开发者指定哪些 GPU 设备可以被特定的应用程序访问[^1]。一旦设置了该变量，应用程序（如深度学习框架 TensorFlow 或 PyTorch）只会看到由 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 定义的设备列表。 --- #### 二、设置方式 ##### 1. **通过命令行临时设置** 可以在启动 Python 脚本之前，在命令行中定义 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 环境变量。这种方式适用于一次性任务或调试场景。 - Linux/MacOS: ```bash CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python your_script.py ``` - Windows: ```cmd set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 & python your_script.py ``` 上述例子表示只让程序使用第 0 块 GPU[^2]。 如果需要指定多个 GPU，则可以通过逗号分隔的方式实现： ```bash CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,3 python your_script.py ``` 这会使得程序只能看到编号为 0、1 和 3 的 GPU[^3]。 --- ##### 2. **在代码内部设置** 也可以在 Python 代码中动态修改 `os.environ` 来调整 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 的值。需要注意的是，这种方法必须在加载任何深度学习库（如 TensorFlow 或 PyTorch）**之前**完成，因为这些框架会在初始化阶段读取此环境变量并固定其配置。 示例代码如下： ```python import os # 单独指定一块 GPU os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' # 指定多块 GPU os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,2' ``` 注意：由于深度学习框架的行为特性，运行时重新设置 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 并不会生效，除非重启进程。 --- ##### 3. **通过 Bash 脚本设置** 对于更复杂的部署需求，可以直接编写 bash 脚本来管理环境变量和程序执行流程。例如： ```bash #!/bin/bash export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 nohup python -u train.py > output.log 2>&1 & ``` 这段脚本不仅限定了 GPU 使用范围，还实现了后台运行日志记录的功能[^4]。 --- #### 三、注意事项 - 如果未显式设置 `CUDA_VISIBLE_DEVICES`，则默认所有可用的 GPU 都会被识别。 - 当前环境中已有的 GPU 编号可能会因 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 的过滤而发生重映射。例如，当设置为 `'1,2'` 时，原编号为 1 和 2 的 GPU 将分别成为新的编号 0 和 1。 - 修改 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 应始终遵循目标框架的要求，并确保一致性以避免潜在冲突。 --- ### 总结 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 提供了一种灵活的方式来限定 GPU 访问权限，既可通过外部命令快速设定，也能嵌入到代码逻辑之中。然而，为了保证兼容性和稳定性，建议尽早完成相关配置，并充分测试实际效果。 ---
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