指定GPU的使用方法詳解

在現代計算機上，GPU已經成為了處理高性能計算和圖形計算任務的首選設備之一。然而，在執行一些任務時，我們可能需要明確指定一個或多個GPU來處理計算任務。這篇文章將從多個方面為大家詳細介紹如何指定GPU。

一、指定GPU

在許多計算任務中，我們可能希望在多個GPU卡中選擇一個或多個特定的GPU來處理任務。這種情況下，我們需要指定一個GPUid，以選擇要使用的GPU卡。

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

#  定義一個圖像識別模型並使用CUDA_VISIBLE_DEVICES進行指定GPU卡
with tf.device("/gpu:1"):
    model = tf.keras.Sequential([...])
    model.compile([...])

    model.fit([...])

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

    model2.fit([...])

上述代碼使用了環境變數CUDA_VISIBLE_DEVICES指定了使用1號和2號GPU，同時使用了TensorFlow中的device函數來指定使用的GPU卡。

二、指定GPU卡指令

在Linux系統上，我們可以使用nvidia-smi命令來查看當前GPU卡的狀態，以指定使用哪一張GPU卡。

nvidia-smi -i 1 python train.py

上述代碼中-i參數指定使用第二張GPU卡，並在此GPU卡上運行Python腳本train.py。

三、指定GPU運行

在一些情況下，我們可能要強製程序在指定的GPU上運行，可以使用CUDA_VISIBLE_DEVICES設置環境變數來實現。

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python script.py

上述代碼中，我們將CUDA_VISIBLE_DEVICES設置為1，即讓程序在第二張GPU卡上運行。

四、指定GPU UE4

對於UE4遊戲引擎，我們可以指定要使用的GPU卡來提高遊戲的性能。

在Windows系統上，我們可以在UE4的屬性設置中通過添加「-dx12」參數並在空格後添加「-allowgpu」來指定使用GPU。

在Linux系統上，我們通過設置環境變數來指定使用GPU，如下所示：

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

五、如何指定軟體使用GPU

有些軟體可以通過在啟動命令中添加特定參數來指定使用特定的GPU卡。

以Windows系統上的Photoshop為例，可以通過如下命令啟動Photoshop並指定使用GPU卡：

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

上述代碼中，「/affinity 10」參數表示Photoshop要使用第二張GPU卡。

六、指定GPU無效

有時候，我們指定了一個GPU卡讓程序運行，但程序並沒有在指定的GPU上運行。

在這種情況下，可能是由於系統中運行的其他程序已經佔用了指定的GPU卡，造成程序無法在指定的GPU上運行。此時，我們可以通過關閉佔用GPU的其他程序來讓程序正常運行。

七、指定GPU運行

在使用深度學習模型進行訓練時，我們經常需要指定GPU來加速訓練過程。

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))

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

    model.fit([...])

上述代碼中，我們使用TensorFlow配置了可用GPU佔用情況並指定了使用第一張GPU卡。

八、指定GPU訓練

在使用深度學習框架進行訓練時，我們可以在啟動訓練時指定使用的GPU卡。

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train.py

上述代碼中，我們將CUDA_VISIBLE_DEVICES設置為1，即讓程序在第二張GPU卡上運行。

九、指定GPU使用程序選取

在Linux系統中，我們可以使用taskset命令來指定某個程序運行在特定的CPU核心或GPU卡上。

以將myprogram指定在第二張GPU卡上運行為例：

taskset -c 0-31 -m 0x2 myprogram

上述代碼中，「-m 0x2」參數表示myprogram要運行在第二張GPU卡上。

總結

在本文中，我們介紹了如何從多個方面指定GPU卡來優化計算性能，如從指定GPU、指定GPU卡指令和指定GPU運行角度來詳細闡述了這一過程。在使用過程中，我們需要注意佔用情況以及其他程序的影響等問題，以確保GPU卡的穩定使用。