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  • 如何切换gpu1
    2021-10-25 21:10:32

    如何在pytorch中指定CPU和GPU进行训练,以及cpu和gpu之间切换

    关于pytorch中cpu和gpu的事情总是搞不明白,最近清晰了很多,写下来记录一下以便日后查阅

    方法一:.to(device)

    推荐使用~
    1.不知道电脑gpu可不可用时:

    device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' )
    a.to(device)
    

    第一行代码的意思是判断电脑GPU可不可用,如果可用的话device就采用cuda()即调用GPU,不可用的话就采用cpu()即调用CPU。
    第二行代码的意思就是把变量放到对应的device上(当然如果你用的是CPU的话就不用这一步了,因为变量默认是存在CPU上的,调用GPU的话要先把变量放到GPU上跑,跑完之后再调回CPU上)
    2.指定gpu时:

    device = torch.device('cuda')
    

    2.指定cpu时:

    device = torch.device('cpu')
    

    方法二:.cuda() & .cpu()

    上面的方法如果想切换CPU和GPU的话只需要修改device就行了,而这种方法相当于手动的将变量转移到CPU或者GPU,比较麻烦,不太推荐使用,这里只是演示一下用法:
    1.指定gpu时:

    a.cuda()
    

    2.指定cpu时:

    a.cpu()
    

    方法三:os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”]

    其实也不算是一种方法啦,CUDA_VISIBLE_DEVICES 表示当前可以被python环境程序检测到的显卡,所以调用GPU时,加上这行代码的意思是指定GPU用哪块显卡
    1.当使用gpu时:

    os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0'
    

    把这行代码加到程序的最前面表示调用GPU时,用的是第0块显卡(如果想用第1块,把数字0改成1即可)
    2.当使用cpu时:

    os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ' '
    

    只需要把数字改成空格就代表使用的是CPU啦(因为空格表示检测不到显卡,所以就是CPU啦)

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    Nvidia的双显卡切换设置:

      NVIDIA开发的optimus技术,不需要用户自己干预,系统会自动判断当前任务,然后选择显卡执行任务。当然如果驱动无法正确识别,或者有些程序不需要使用独立显卡,但是用户想用独立显卡运行也可以手动设置该程序强行使用独立显卡运行,但是这样会无端增加笔记本的散热负担,造成散热风扇高转的结果就是灰尘积累的速度加快,需要频繁清理灰尘。

    如何设置运行3D程序时全程使用独立显卡:

      1、在桌面单击右键,在弹出的菜单上选择NVIDIA控制面板:

      2、然后弹出NVIDIA的设置菜单,选择管理3D设置,就会看到全局使用集显或者独显的选项,选择独立显卡之后,系统执行任务的时候就会使用你选择的显卡:

      对于单独程序进行显卡设置

      1、选择添加自己需要设定的程序,比如我们需要设置KMP为高性能显卡,就选择这个程序。

      2、选择该程序需要使用的独立显卡:

      3、还有一种更为简便的功能,就是对于每个程序,也可以随时选择它调用哪个显卡。

      4、如果右键中没有提供选择显卡的功能,就需要进行下面的设置:

      还是回到3D设置的界面,选择视图,将下拉菜单中的最后一项“将'用图形处理器运行'添加到上下文菜单”前面打钩:

      5、再回到程序,单击右键的时候,就会出现一个选项,让你选择该程序是使用独显还是集显。

      使用AMD显卡的双显卡切换方法:

      桌面点击右键进入“配置可交换显示卡”选项

      在切换界面中我们可以看到可供切换的显示核心类型,独显用“高性能GPU”表示,集显用“省电GPU”表示,从界面选项中我们可以看到独显与集显的切换其实也是性能与效能之间爱你的切换,独立提供了强劲的性能但同时功耗也较大,集显虽然性能上与独显还有差距但与其相比功耗却低很多。当用户需要大量图形运算时切换独显可以发挥整机最大性能,当用户需要更长的续航时间和更低的噪音时切换到集显是个不错的注意。

     保险起见,禁用掉INTEL显卡

     

    参考:

    笔记本双显卡如何切换 笔记本双显卡切换设置方法【详解】-太平洋IT百科 (pconline.com.cn)icon-default.png?t=M4ADhttps://product.pconline.com.cn/itbk/bjbzj/notebook/1709/9962188.html

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      大家跑深度学习进行科研的时候,单机的算力往往无法支持我们进行例如图神经网络、强化学习网络等复杂模型的训练任务。所以常常需要使用服务器的GPU来训练模型,但是多人共用的服务器该如何避免冲突呢?这里给出一段常用的代码可以方便大家在查看NVIDIA 显卡GPU的使用情况之后,合理的切换gpu来预防冲突,同时本文还介绍了如何降低模型显存消耗的办法,主要针对Tensorflow框架。

    如何在多个GPU间进行选择

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      如图1所示,就是同时有两块儿NVIDIA显卡可用的情况。(如何查看请参考我的另一篇文章):【科研分享】监控服务器GPU、CPU和内存使用情况的方法(Windows和Liunix环境)_JinyuZ1996的博客-CSDN博客  最近在实验过程中发现,其实本来不太消耗资源的任务,由于Tensorflow的反人类默认设计也经常会直接独占一整块儿GPU的资源,而且独占那么多资源也还是一样的速度,没什么效率。然后去搜索了一下,找到了一些在用服务器跑代码的时候的小技巧和解决方案,给在这里用于自查:实时监控资源动态  大家的服务器一般都是Liunix系统较多,所以在这里普及一个常用的命令可以方便大家实时的查看GPU使用情况,防止互相占用的问题发生:watch -n 1 nvidia-smi  其中,-n后面的1是刷新速率https://blog.csdn.net/qq_39381654/article/details/115957538

      其中,可以观察到gpu_num的编号为0和1。那么通常为了避免冲突,我们选择空闲的那一块儿来进行使用(如图所示卡0目前正在被使用,此时正准备跑实验的我们应该选择适用卡1),则只需要输入代码:

    os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'

      该行代码后面的编号为几就是用第几号卡。如果该编号下的GPU资源耗尽或编号越界情况的话,则会返回找不到device的log.到时候再进行调整就行了,建议跑代码的时候挂一个watch,随时观察GPU的占用情况。

    如何节约GPU显存占用

      Tensorflow默认会让一个任务占用整个GPU的所有显存资源,但事实上算上笔者的强化学习项目,也不会占用那么多资源。举例来说,笔者的卡有24G显存,本质只需要其中301M,但每次跑代码上来就先把23.9G申请下来留着用,这是非常浪费的。而且效率也没有任何提升,于是通过查找,我在大佬博客里发现了一种可以动态调整GPU消耗的方法:

    config = tf.ConfigProto()
    config.gpu_options.allow_growth = True

      如果上述方法无效,也可以写作:

    gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True)  
    config = tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)

     当我们配置好了这个Config的时候还需要将它应用到Tensorflow中去,需要在Sess执行的时候加入Config,例如:

    with tf.Session(config=config) as sess:

      但其实动态分配GPU显存也有其本身的弊端,它的策略不再是上来就申请独占,而是刚一开始先分配少量的GPU显存给任务,然后按需慢慢的增加,由于不会释放内存,所以会导致碎片显存占用的产生,也就是说在你的Task结束前,被占用的显存都不会释放,而如果卡内其他空间已经被其他人占用了,你的任务却还需要更多的显存时,你的task会因为显存不足而shut.    

      笔者也是站在巨人的肩膀上学习,有其他收获会在此补充,随时更新。

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    在多个GPU情况下TensorFlow指定使用某个GPU、GPU与CPU如何切换使用

    0、首先通过下述指令来查看GPU的使用情况:

    • nvidia-smi 
      
    • 在这里插入图片描述
    • 可以看到总共有0~9,10块RTX2080,并且编号从0~3的GPU都被其他同学使用了,所以接下来我们自己使用的时候可以指定编号5、编号6的GPU,主要有以下几种方法:

    1. 在python脚本中通过CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定使用的某一块GPU或者多块GPU

    • 输入下列指令在python脚本中,表明该程序运行时候只使用编号为5和编号为6的两块GPU,其他都不使用
    • import os
      os.environ('CUDA_VISIBLE_DEVICES') = '5,6'
      

    2. 在terminal中运行脚本时,输入以下指令来指定GPU运行脚本

    • CUDA_VISIBLE_DEVICES=5,6 python test.py
      

    3. 在GPU全被使用的情况下,想先用CPU跑一拍程序,输入以下指令即可实现CPU和GPU切换

    • import os
      
      if Bert_Use_GPU:
          os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '5,6'    #使用GPU0,1
      else:
          os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1'      #使用CPU
      
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