多个gpu指定

最新推荐文章于 2025-05-17 08:32:37 发布

zz__2020

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分类专栏： tf 文章标签： gpu

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博客主要展示了代码及相应结果，未涉及更多详细信息。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

代码

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "3,2,0,1"

结果

实际显卡编号----->运算显卡编号
    3     ----->     0（主卡）
    2     ----->     1
    0     ----->     2
    1     ----->     3

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Python视觉深度学习系列教程第三卷第1章使用多个 GPU 训练网络

学以致用知行合一

12-23

1549

在大规模数据集上训练深度神经网络可能需要很长时间，甚至单个实验也可能需要数天才能完成。为了加快训练过程，我们可以使用多个 GPU。虽然 Theano 和 TensorFlow（以及 Keras）等后端确实支持多 GPU 训练，但设置多 GPU 实验的过程是艰巨而重要的。我确实希望这个过程在未来变得更好，并且变得更加容易。因此，对于深度神经网络和大型数据集，我强烈建议使用 mxnet 库，我们将在本书其余部分的大部分实验中使用它。 mxnet 深度学习库（用 C++ 编写）提供......

transformers加载模型时自动选择空闲的多个GPU的实战代码

热门推荐

weixin_43178406的博客

07-26

5万+

本文主要介绍了transformers加载模型时自动选择空闲的多个GPU的实战代码，希望能对使用huggingface transformers的同学们有所帮助。文章目录 1. 背景描述 2. 实战 2.1 安装Python库 2.2 实战代码

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服务器多GPU指定使用

weixin_43429393的博客

11-15

2916

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '2,3' model = nn.DataParallel(model,device_ids=[0,1]) device = [0,1] if torch.cuda.device_count() > 1 else [0] 代码中 CUDA_VISIBLE_DEVICES 这里设定为’2,3’，代表程序可见的GPU编号是第三块和第四块，也就是说如果你想使用第三块和第四块GPU跑程序的话，你需要设置device id 为 [0,1

Cuda编程：多GPU

倔强老吕的博客

05-17

1045

CUDA编程中利用多GPU可以显著提升应用程序的性能和可扩展性，尤其是在处理大规模数据集或执行计算密集型任务时

多GPU运行

huowa9077的博客

01-17

1338

转载自keras中文文档Docs » keras新手指南 » 常见问题与解答如何在多张GPU卡上使用Keras？我们建议有多张GPU卡可用时，使用TnesorFlow后端。有两种方法可以在多张GPU上运行一个模型：数据并行/设备并行大多数情况下，你需要的很可能是“数据并行”数据并行数据并行将目标模型在多个设备上各复制一份，并使用每个设备上的复制品处理整个数据集的不同部分数据。Keras在keras...

秃姐学AI系列之：多GPU并行 + 代码实现

m0_62415132的博客

09-03

1323

当一个模型能用单卡计算时，通常使用数据并行拓展到多卡上模型并行则用在超大模型上有多种方法可以在多个GPU上拆分深度网络的训练。拆分可以在层之间、跨层或跨数据上实现。前两者需要对数据传输过程进行严格编排，而最后一种则是最简单的策略。数据并行训练本身是不复杂的，它通过增加有效的小批量数据量的大小提高了训练效率。在数据并行中，数据需要跨多个GPU拆分，其中每个GPU执行自己的前向传播和反向传播，随后所有的梯度被聚合为一，之后聚合结果向所有的GPU广播。小批量数据量更大时，学习率也需要稍微提高一些。

pytorch调用多个gpu训练，手动分配gpu以及指定gpu训练模型的流程以及示例

qq_49370210的博客

02-02

1万+

当使用上面的这个命令时，PyTorch 会检查系统是否有可用的 CUDA 支持的 GPU。如果有，它将选择默认的 GPU（通常是第一块，即 “cuda:0”）。这意味着，即使系统中有多块 GPU，这条命令也只会指向默认的一块。torch.device(“cuda” if torch.cuda.is_available() else “cpu”) 这个命令在多 GPU 系统中是有效的，但它默认只指向一块 GPU（通常是 “cuda:0”）。要在多 GPU 系统中高效地利用所有 GPU，需要采用更复杂的设置。

keras实现多GPU或指定GPU的使用介绍

09-16

例如，以下代码展示了如何在多个GPU上训练一个预定义的模型如VGG19： ```python from keras.utils.training_utils import multi_gpu_model from VGG19 import VGG19 # 假设已定义VGG19模型 if G print("[INFO] ...

pytorch 使用单个GPU与多个GPU进行训练与测试的方法

09-18

在实际应用中，使用单个或多个GPU的代码基本相同，主要是根据是否有多个GPU来决定是否使用nn.DataParallel。在数据预处理和模型训练的每个阶段，确保数据和模型都转移到了正确的设备上。在多GPU训练中，尽管Data...

torch如何指定多GPU训练

weixin_50952710的博客

11-21

1万+

torch如何指定多GPU训练，.to(device)与cuda()的区别

GPU多任务调度

12-08

1、在cpu端使用多线程利用系统中的多gpu(如果系统中有n个gpu，可以指定任意个gpu参与计算)执行多个任务(可以是任意个)，可以自由设定任务数量和任务队列大小。2、在同一个gpu上以不同的顺序执行多个任务(每个任务可能有多个kernel函数)，并且统计不同的顺序序列，每个任务执行的时间和每个任务所有kernel执行时间；同时也可以每次执行一个任务序列。3、和2中的类似，主要实现单gpu上所有任务的kernel不同的执行序列对执行时间的影响。以上实现的程序，主要用来考察不同的执行顺序(包括任务级和核函数级的各种不同顺序)对gpu功耗的影响，程序中部分参数怎么改、怎么添加任务，可以给我留言。

在单机多gpu环境下使用pytorch指定gpu

qq_37866436的博客

10-30

660

在单机多gpu环境下使用pytorch指定gpu os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1,2,3' 这条代表表示可见的gpu编号，本机编号从0开始，现在只有1,2,3号卡空闲在一个4卡机上进行测试，发现设置os.environ无论如何gpu可用设备都有4台 print('available gpus is ', torch.cuda.device_count(), torch.cuda.get_device_name()) 此时只需要将os.environ的位置放置

指定训练使用的GPU个数，没有指定定gpu id，训练在其中两个gpu上执行，但是线程id分布在所有4个gpu上，为什么？如何解决？

qq_35831906的博客

11-26

1620

：一些深度学习框架在初始化时默认会使用所有可见的GPU。即使你在代码中明确指定了两个GPU，框架仍可能会在所有四个GPU上启动线程。这是一种默认行为，你需要通过框架的配置来明确指定使用的GPU，【问题已解决】

多GPU训练的实现

Kunjpg的博客

11-20

420

使用多个GPU可以将模型的参数和训练数据分配到不同的GPU上并行处理，从而显著提高训练速度。每个GPU都可以处理一部分数据，同时进行反向传播和参数更新，使得整个训练过程更加高效。：多GPU训练使得可以处理更大的模型和数据集，因为每个GPU都可以专注于处理部分模型参数和数据。这对于深度学习中复杂模型和大规模数据集的训练非常有益。：利用多个GPU可以更充分地利用计算资源。在单个GPU上，可能存在计算资源的浪费，而多GPU训练可以更有效地利用这些资源。：多GPU训练还有助于提高实验迭代速度。

【实用】多GPU未占满情况下，使用Python指定GPU运行代码

丑小鸭

02-11

1585

【实用】多GPU未占满情况下，使用Python指定GPU运行代码

有多张显卡时，指定一张运行程序在终端打印

wqq112692的博客

03-14

782

有多张显卡时，指定一张运行程序在终端打印

服务器多GPU的情况下，指定特定的GPU做训练

qq_38803651的博客

11-12

802

问题描述 pytorch调用GPU时，默认调用GPU0，但为了错峰使用，我们往往需要把程序挂载在其他GPU上解决方案 import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='1' #此处选择你要用的GPU序号 0，1，2，3 由于这行代码把默认的CUDA调用的device都修改了，因此后续指定torch.device(“cuda”)不要再画蛇添足地写为torch.device(“cuda:1”) ...

pytorch指定多块GPU运行代码

flyingluohaipeng的博客

05-26

2252

使用了gpu0,1,2,3 共4块同时跑。

monkeyocr指定多GPU卡

最新发布

07-25

<think>我们正在讨论MonkeyOCR的多GPU设置。根据引用[4]，MonkeyOCR使用了LMDeploy，并且提到了在RTX 30/40系列上可能遇到的共享内存问题，以及如何应用补丁。但是，关于多GPU设置，引用中并没有直接说明。不过，我们可以根据一般深度学习框架的多GPU使用方式来推断。通常，使用多个GPU可以通过数据并行（Data Parallelism）或模型并行（Model Parallelism）来实现。在MonkeyOCR中，由于它使用了LMDeploy（一个用于部署和加速大模型的工具），我们可以考虑LMDeploy是否支持多GPU。 LMDeploy支持tensor parallel（张量并行）来利用多个GPU。因此，我们可以通过设置张量并行的GPU数量来使用多个GPU。在MonkeyOCR的部署中，我们可能会在启动服务时指定使用的GPU数量。例如，在LMDeploy中，我们可以使用`--tp`参数来指定张量并行的GPU数目。具体步骤可能如下： 1. 确保你的环境中有多个GPU，并且驱动和CUDA等环境已经正确安装。 2. 在启动MonkeyOCR服务时，通过LMDeploy的参数来设置张量并行的GPU数目。例如，假设我们使用LMDeploy来部署模型，启动命令可能是这样的： ```bash lmdeploy serve api_server ./path/to/model --server_name 0.0.0.0 --server_port 8080 --tp 2 ``` 这里的`--tp 2`表示使用2个GPU进行张量并行。但是，请注意，MonkeyOCR的具体启动命令可能有所不同，需要参考MonkeyOCR的官方文档或部署脚本。另外，引用[3]中提到在星海智算平台部署MonkeyOCR，该平台提供了镜像。在平台部署时，可能需要在创建实例时选择多个GPU，然后在启动服务时配置多GPU。如果MonkeyOCR项目本身没有提供多GPU的配置选项，我们可能需要修改其部署脚本。例如，在启动模型服务时，设置环境变量`CUDA_VISIBLE_DEVICES`来指定使用的GPU，然后通过LMDeploy的`--tp`参数指定张量并行的GPU数量。例如： ```bash export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 # 使用GPU0和GPU1 lmdeploy serve api_server ./path/to/model --server_name 0.0.0.0 --server_port 8080 --tp 2 ``` 或者，如果MonkeyOCR使用的是其他推理引擎，比如PyTorch，那么我们可以通过设置PyTorch的多GPU环境来实现。例如，在代码中使用`torch.nn.DataParallel`或`torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`。但是，由于MonkeyOCR的具体实现细节未知，我们只能根据其依赖的工具（如LMDeploy）来推测。总结：要设置MonkeyOCR使用多个GPU，可以尝试以下步骤： 1. 在启动服务前，通过环境变量`CUDA_VISIBLE_DEVICES`指定要使用的GPU。 2. 在启动命令中，使用LMDeploy的`--tp`参数指定张量并行的GPU数目（与前面环境变量中指定的GPU数量一致）。注意：使用多个GPU可能会增加显存消耗，但可以加快推理速度。同时，需要确保模型本身支持张量并行。如果上述方法不奏效，建议查阅MonkeyOCR的官方文档或在其GitHub仓库中寻找相关配置。由于引用中没有提供直接的多GPU设置方法，以上内容是基于一般知识和LMDeploy的使用推断的。相关问题： 1. MonkeyOCR支持哪些类型的文档解析？ 2. 如何提高MonkeyOCR的文档解析速度？ 3. MonkeyOCR在中文文档解析上有哪些优势？</think>### MonkeyOCR 多GPU设置指南在MonkeyOCR中使用多个GPU进行计算，主要通过以下步骤实现（基于引用[3][4]的部署信息）： 1. **硬件准备** - 确保服务器配备多个兼容的GPU（推荐NVIDIA Tesla系列或RTX 30/40系列） - 安装最新版NVIDIA驱动和CUDA工具包（建议CUDA 11.8+） 2. **环境配置** ```bash # 设置可见GPU设备（例：使用GPU 0和1） export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 # RTX 30/40系列需应用共享内存补丁（引用[4]） python tools/lmdeploy_patcher.py patch ``` 3. **启动参数配置** 在部署命令中显式指定GPU数量： ```bash # 使用LMDeploy启动服务（--tp指定张量并行GPU数） lmdeploy serve api_server ./model --server_port 8080 --tp 2 ``` 其中 `--tp 2` 表示使用2个GPU进行张量并行计算 4. **容器部署配置（云平台）** - 在星海智算平台创建实例时（引用[3]）： - 选择多GPU配置（如2×A100） - 在高级设置中添加环境变量： ```docker ENV CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 ``` 5. **验证GPU使用** ```bash # 查看GPU利用率 nvidia-smi # 应显示多个GPU的运算负载 ``` > **注意事项**： > 1. 显存分配：总显存需求 = 单卡需求 × GPU数量 > 2. 负载均衡：通过`--tp`参数自动实现计算图分割 > 3. RTX 30/40系列需按引用[4]应用共享内存补丁 > 4. 多GPU加速比非线性，建议实测不同配置的性能[^2] [^1]: 无问芯穹大模型服务平台集成指南 [^2]: MonkeyOCR性能对比实验 [^3]: 星海智算平台部署流程 [^4]: RTX显卡共享内存修复方案