指定GPU的使用方法详解

小蓝 • 2024-12-12 13:01 • 编程

在现代计算机上，GPU已经成为了处理高性能计算和图形计算任务的首选设备之一。然而，在执行一些任务时，我们可能需要明确指定一个或多个GPU来处理计算任务。这篇文章将从多个方面为大家详细介绍如何指定GPU。

一、指定GPU

在许多计算任务中，我们可能希望在多个GPU卡中选择一个或多个特定的GPU来处理任务。这种情况下，我们需要指定一个GPUid，以选择要使用的GPU卡。

import tensorflow as tf
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1,2"

#  定义一个图像识别模型并使用CUDA_VISIBLE_DEVICES进行指定GPU卡
with tf.device("/gpu:1"):
    model = tf.keras.Sequential([...])
    model.compile([...])

    model.fit([...])

# 训练过程中指定GPU卡
with tf.device("/gpu:2"):
    model2 = tf.keras.Sequential([...])
    model2.compile([...])

    model2.fit([...])

上述代码使用了环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES指定了使用1号和2号GPU，同时使用了TensorFlow中的device函数来指定使用的GPU卡。

二、指定GPU卡指令

在Linux系统上，我们可以使用nvidia-smi命令来查看当前GPU卡的状态，以指定使用哪一张GPU卡。

nvidia-smi -i 1 python train.py

上述代码中-i参数指定使用第二张GPU卡，并在此GPU卡上运行Python脚本train.py。

三、指定GPU运行

在一些情况下，我们可能要强制程序在指定的GPU上运行，可以使用CUDA_VISIBLE_DEVICES设置环境变量来实现。

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python script.py

上述代码中，我们将CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为1，即让程序在第二张GPU卡上运行。

四、指定GPU UE4

对于UE4游戏引擎，我们可以指定要使用的GPU卡来提高游戏的性能。

在Windows系统上，我们可以在UE4的属性设置中通过添加“-dx12”参数并在空格后添加“-allowgpu”来指定使用GPU。

在Linux系统上，我们通过设置环境变量来指定使用GPU，如下所示：

export GPUDEVICE=1
./UE4Editor-Linux-Shipping MyProject.MyMap

五、如何指定软件使用GPU

有些软件可以通过在启动命令中添加特定参数来指定使用特定的GPU卡。

以Windows系统上的Photoshop为例，可以通过如下命令启动Photoshop并指定使用GPU卡：

start /affinity 10 "C:\Program Files\Adobe\Adobe Photoshop CC 2019\Photoshop.exe"

上述代码中，“/affinity 10”参数表示Photoshop要使用第二张GPU卡。

六、指定GPU无效

有时候，我们指定了一个GPU卡让程序运行，但程序并没有在指定的GPU上运行。

在这种情况下，可能是由于系统中运行的其他程序已经占用了指定的GPU卡，造成程序无法在指定的GPU上运行。此时，我们可以通过关闭占用GPU的其他程序来让程序正常运行。

七、指定GPU运行

在使用深度学习模型进行训练时，我们经常需要指定GPU来加速训练过程。

import tensorflow as tf
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5
set_session(tf.Session(config=config))

# 代码指定使用GPU
with tf.device("/gpu:0"):
    model = tf.keras.Sequential([...])
    model.compile([...])

    model.fit([...])

上述代码中，我们使用TensorFlow配置了可用GPU占用情况并指定了使用第一张GPU卡。

八、指定GPU训练

在使用深度学习框架进行训练时，我们可以在启动训练时指定使用的GPU卡。

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train.py

上述代码中，我们将CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为1，即让程序在第二张GPU卡上运行。

九、指定GPU使用程序选取

在Linux系统中，我们可以使用taskset命令来指定某个程序运行在特定的CPU核心或GPU卡上。

以将myprogram指定在第二张GPU卡上运行为例：

taskset -c 0-31 -m 0x2 myprogram

上述代码中，“-m 0x2”参数表示myprogram要运行在第二张GPU卡上。

总结

在本文中，我们介绍了如何从多个方面指定GPU卡来优化计算性能，如从指定GPU、指定GPU卡指令和指定GPU运行角度来详细阐述了这一过程。在使用过程中，我们需要注意占用情况以及其他程序的影响等问题，以确保GPU卡的稳定使用。

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