显卡与GPU(单卡与多卡)

1. GPU是显卡的核心部件

        GPU负责处理图像和视频信息

        显卡除GPU外,还负责输出图像到显示器及通信

        但是,大多数情况下,可以将显卡叫做是GPU

2. 单卡与多卡

        输入命令 nvidia-smi

单卡

多卡

### Python单GPU切换至GPU运行的解决方案 当从单GPU切换到GPU运行时,通常会涉及模型并行化以及数据分布策略的设计。以下是针对此问题的具体方法: #### 使用PyTorch实现GPU支持 在PyTorch中,可以通过`torch.nn.DataParallel`模块来快速启用GPU的支持[^2]。该模块允许将神经网络模型复制到个设备上,并自动分配输入数据以利用这些设备。 ```python import torch import torch.nn as nn from torchvision import models class SimpleModel(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleModel, self).__init__() self.resnet = models.resnet18(pretrained=True) def forward(self, x): return self.resnet(x) model = SimpleModel() if torch.cuda.device_count() > 1: model = nn.DataParallel(model) # 启用GPU模式 model.to('cuda') ``` 上述代码片段展示了如何通过`nn.DataParallel`将模型扩展到GPU上运行。需要注意的是,在实际应用过程中可能还需要调整批量大小(batch size),因为更大的batch可以更好地利用额外的计算资源。 #### 自定义CUDA编译选项设置 对于某些特定库(如dlib),如果希望其能够充分利用GPU性能,则需要重新构建源码并指定相应的标志位[^3]。例如下面命令设置了DLIB使用CUDA以及其他优化参数: ```bash python setup.py install --set DLIB_USE_CUDA=1 \ --set USE_AVX_INSTRUCTIONS=1 \ --set CUDA_NVCC_FLAGS="--expt-relaxed-constexpr" ``` 这一步骤确保了第三方依赖项也能正确识别和调用可用的图形处理器硬件加速功能。 #### 注意事项 尽管现代框架提供了便捷的方法来进行跨GPU的工作负载分摊,但在实践中仍需注意以下几点: - **同步机制**:不同之间可能存在通信延迟,因此要合理设计梯度更新频率; - **内存管理**:每张显卡都需要加载完整的模型副本及其对应的中间状态变量,所以整体消耗可能会显著增加; - **调试复杂度提升**:由于引入更层次结构,错误定位变得更加困难; 综上所述,成功迁移应用程序至GPU架构不仅取决于技术选型本身,同时也离不开细致入微的操作维护工作。
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