指定使用哪个GPU运行程序

最新推荐文章于 2025-02-27 11:58:47 发布
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一：首先使用命令nvidia-smi查看有哪些可以使用的GPU

二：指定GPU运行Python程序

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python main.py --cuda

三：指定GPU运行c++程序

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 ./de
指定使用哪块GPU运行程序
奥古斯都
07-29 2869
情景：加入实验室有8块卡，前7块卡已经呗占用了，如果我们需要运行程序，肯定会错，错误如下： Traceback (most recent call last): File "train.py", line 182, in <module> fasterRCNN = vgg16(classes, pretrained=True, class_agnostic=args.class_agnostic) File "/home/lthpc/lw/WeaklyObjectDetect
在GPU上运行pytorch程序（指定单/多显卡)
qq_43307074的博客
11-04 2万+
在GPU上运行pytorch程序（指定单/多显卡)
指定程序在哪个GPU上运行
傲笑风的博客
09-24 5355
当本地（或服务器）有个多个GPU时，需要指定程序在指定GPU上运行，需要做以下设置。
双显卡笔记本 系统层面如何手动选择用独立显卡运行程序的具体步骤
最新发布
每日秃头
02-27 176
独立显卡的选择
如何指定程序在某个GPU上运行
qq_21460525的博客
06-19 1万+
只需要添加如下两行代码：import os os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “1”注意，服务器看到的GPU序号和手动在Linux上查看的序号是相反的，比如 那么我们指定os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0”的话，你会发现在watch nvidia-smi指令下，2号GPU正在满负荷的运行！
关于c版和c++版tensorflow设置GPU选项
qq_26611129的博客
08-31 861
TensorFlow 在运行中，通常默认占用机器上的所有 GPU 资源，但实际运行模型并不需要占用如此多的资源，为了使 GPU 资源得到充分的使用，我们通常需要手动指定 TensorFlow 使用的 GPU 资源，在使用 Python 进行 TensorFlow 开发时，对于 GPU 资源的设置很方便，但是在使用 C/C++ 对 TensorFlow 模型进行工程化实现时，这个设置就变得相对复杂。由于近期在对 TensorFlow 进行 C/C++ 工程化时遇到了指定 GPU 资源的问题，于是总结一下。
C++:获取GPU显卡信息​（附带源码）
欢迎来到我的博客！这里是一个专注于计算机技术的分享平台，涵盖编程开发、算法研究、系统架构、软件工程等多个领域。无论你是初学者还是资深开发者，都能在这里找到有价值的内容。
01-17 889
在现代计算中，GPU显卡是处理图形渲染和大规模并行计算的重要硬件。随着计算机视觉、深度学习等领域的快速发展，GPU的性能和特性成为了很多开发者关注的重点。为了方便开发者在开发过程中动态获取GPU显卡信息，本项目使用C++编写一个工具，通过NVIDIA的CUDA框架和OpenCL框架获取显卡信息。这些信息包括显卡的名称、计算能力、显存大小、驱动版本等。该项目不仅可以查询GPU硬件信息，还能够用于开发GPU加速的应用程序时对硬件进行诊断。
禁用GPU版本TensorFlow，切换到CPU版本TensorFlow。
湾区人工智能
09-11 7543
#禁用gpu版本TensorFlow，因为CUDA号码从0开始，这里直接让CUDA使用-1的GPU，自然就无法使用gpu了。 代码前面加入： import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"     import tensorflow as tf Environment Variable Syntax    Results CUDA_VIS...
linux系统怎样指定gpu运行,linux服务器如何指定gpu以及用量
weixin_28716443的博客
05-04 4267
１．在终端执行程序时指定GPUCUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python your_file.py # 指定GPU集群中第一块GPU使用,其他的屏蔽掉CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 Only device 1 will be seenCUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 Devices 0 and 1 will...
基于tensorflow指定GPU运行及GPU资源分配的几种方式小结
09-18
### 基于TensorFlow指定GPU运行及GPU资源分配的几种方式详解 #### 一、引言 随着深度学习技术的飞速发展，GPU已成为加速训练模型不可或缺的一部分。TensorFlow作为目前最流行的深度学习框架之一，提供了丰富的API...
GPU编程 CUDA C++ 获取GPU硬件设备详细信息
行子的博客
03-31 893
【代码】GPU编程 CUDA C++ 获取GPU硬件设备详细信息。
ubuntu_指定 CPU 或 GPU 运行代码
tutu96177的博客
05-28 3619
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=2
浅析GPU计算——cuda编程
方亮的专栏
02-13 4万+
在《浅析GPU计算——CPU和GPU的选择》一文中，我们分析了在遇到什么瓶颈时需要考虑使用GPU去进行计算。本文将结合cuda编程来讲解实际应用例子。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客） 之前我们讲解过，CPU是整个计算机的核心，它的主要工作是负责调度各种资源，包括其自身的计算资源以及GPU的计算计算资源。比如一个浮点数相乘逻辑，理论上我们可...
keras实现多GPU或指定GPU的使用
qq_36427732的博客
01-09 2万+
1. keras新版本中加入多GPU并行使用的函数 下面程序段即可实现一个或多个GPU加速： 注意：使用多GPU加速时，Keras版本必须是Keras2.0.9以上版本 from keras.utils.training_utils import multi_gpu_model #导入keras多GPU函数 import VGG19 #导入已经写好的函数模型，例如VGG19
【C++学习】GPU编程的简单学习
乱乱乱世的博客
09-21 1万+
GPU是什么 显卡的处理器称为图形处理器（GPU），它是显卡的“心脏”，与CPU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。某些最快速的GPU集成的晶体管数甚至超过了普通CPU。 GPU 已经发展到成熟阶段，可轻松执行现实生活中的各种应用程序，而且程序运行速度已远远超过使用多核系统时的情形。 未来计算架构将是并行核心 GPU 与多核 CPU 共
cuda指定使用哪块GPU
ccbrid的博客
03-30 1万+
$ nvidia-smi 查看当前节点下有几块GPU，以及每一块的使用情况 在运行程序时指定使用哪块GPU $ CUDA_VISIBLE_DEVICES=5 python main.py --cuda
keras系列︱keras是如何指定显卡且限制显存用量（GPU/CPU使用）
热门推荐
素质云笔记
07-21 4万+
keras在使用GPU的时候有个特点，就是默认全部占满显存。 若单核GPU也无所谓，若是服务器GPU较多，性能较好，全部占满就太浪费了。 于是乎有以下三种情况： - 1、指定GPU - 2、使用固定显存的GPU - 3、指定GPU + 固定显存 一、固定显存的GPU 本节来源于：深度学习theano/tensorflow多显卡多人使用问题集（参见：Limit the resour...
ollama指定使用gpu
02-07
### 配置 Ollama 使用 GPU 为了使 Ollama 能够利用 GPU 加速，在 Windows 上通过 Docker 容器部署时需特别注意几个关键配置项。 #### 1. 安装 NVIDIA Container Toolkit 确保主机已正确安装并配置好 Nvidia 显卡驱动程序之后，还需安装支持 GPU 的容器运行环境——NVIDIA Container Toolkit。这一步骤对于让 Docker 可识别到系统的 GPU 设备至关重要[^1]： ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit ``` 完成上述命令后重启 Docker 服务以应用更改。 #### 2. 启动带有 GPU 支持的 Ollama 容器 当准备就绪后，可以使用 `docker run` 命令来创建一个新的 Ollama 实例，并指定参数使其能够访问所有的 GPU 资源。这里展示了如何挂载卷以及映射端口以便于后续操作和外部访问[^2]: ```bash docker run --gpus all \ -d \ -v /opt/ai/ollama:/root/.ollama \ # 或者根据实际情况调整为其他路径如 /opt/1panel/apps/ollama -p 11434:11434 \ --name ollama \ ollama/ollama ``` 此命令中的 `--gpus all` 参数告诉 Docker 将所有可用的 GPU 分配给该容器；而 `-v` 则用于定义数据持久化存储的位置，使得即使容器被删除也能保留下载好的模型文件。 #### 3. 下载所需 AI 模型 最后一步是在已经成功启动且具备 GPU 功能支持的 Ollama 容器内部执行特定指令加载目标预训练模型。例如要获取名为 "qwen:7b" 的大语言模型，则可以通过如下方式实现: ```bash docker exec -it ollama ollama run qwen:7b ``` 以上就是完整的配置流程说明，按照这些指导应该能够让 Ollama 成功连接至 GPU 并高效运作起来。
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