伺服器多卡並行

2021-09-25 22:11:07 字數 661 閱讀 2990

伺服器是8卡的,說好了我用後4張,具體怎麼用呢,現google吧。

為啥要用呢,因為報錯:

runtimeerror: cuda out of memory. tried to allocate 20.00 mib (gpu 0; 10.73 gib total capacity; 1.03 gib already allocated; 17.69 mib free; 19.50 mib cached)
pytorch在gpu並行方面還算很方便。在定義好model之後只需要使用一行:

model = torch.nn.dataparallel(model)
即可實現在所有gpu上並行運算。

但是有時候直接占用所的gpu是沒有必要的,如果要指定gpu,可以在dataparallel中增加乙個引數:

model = torch.nn.dataparallel(model, device_ids=[0,1])
比如下面就實現了只使用0,1編號的兩塊gpu。

這時候如果想使用2,3兩塊gpu,使用相同的**:

model = torch.nn.dataparallel(model, device_ids=[2,3])

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