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在深度學(xué)習(xí)和并行計(jì)算中，使用多塊顯卡可以顯著提高處理速度和效率，當(dāng)您有兩塊顯卡并且想要同時(shí)使用它們時(shí)，可以通過設(shè)置ModelScope來實(shí)現(xiàn)，以下是如何配置和使用兩塊顯卡的詳細(xì)步驟：
準(zhǔn)備工作
在開始之前，請確保您的系統(tǒng)滿足以下要求：
1、操作系統(tǒng)支持多顯卡運(yùn)行。
2、顯卡驅(qū)動已更新到最新版本。
3、安裝有支持多GPU并行處理的庫（如CUDA和cuDNN）。
4、您的應(yīng)用程序或框架能夠支持多GPU并行運(yùn)算。
設(shè)置顯卡使用
在使用ModelScope進(jìn)行模型訓(xùn)練或運(yùn)算前，需要對環(huán)境進(jìn)行設(shè)置以利用兩塊顯卡。
檢查顯卡狀態(tài)
打開終端，使用如下命令查看顯卡信息：
nvidiasmi
該命令會顯示兩塊顯卡的狀態(tài)，包括顯存使用情況、溫度等。
設(shè)置環(huán)境變量
為了告訴ModelScope和其他可能的深度學(xué)習(xí)框架使用兩塊顯卡，需要設(shè)置環(huán)境變量，在運(yùn)行腳本之前，添加以下內(nèi)容到您的~/.bashrc或~/.bash_profile文件中：
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1
這將使得CUDA可見的設(shè)備為第1塊和第2塊顯卡。
在ModelScope中使用雙顯卡
在ModelScope中進(jìn)行模型訓(xùn)練或者相關(guān)操作時(shí)，通常不需要額外的設(shè)置就可以直接利用已經(jīng)設(shè)置好的環(huán)境變量來使用兩塊顯卡。
模型訓(xùn)練示例
假如您正在使用PyTorch框架，在定義模型和數(shù)據(jù)加載器之后，可以使用torch.nn.DataParallel或torch.nn.parallel.DistributedDataParallel來包裝您的模型，實(shí)現(xiàn)多GPU訓(xùn)練。
import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms
假設(shè)model是您的模型實(shí)例
model = YourModel()
if torch.cuda.device_count() > 1:
model = nn.DataParallel(model)
model.to('cuda')
加載數(shù)據(jù)
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])
train_set = datasets.MNIST('./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_set, batch_size=64, shuffle=True)
訓(xùn)練模型
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
for epoch in range(10): # 多次循環(huán)遍歷數(shù)據(jù)集
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(train_loader, 0):
inputs, labels = data[0].to('cuda'), data[1].to('cuda')
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
print(f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {running_loss / len(train_loader)}')
以上代碼將自動使用兩塊顯卡進(jìn)行模型的訓(xùn)練，前提是您已經(jīng)正確設(shè)置了環(huán)境變量。
相關(guān)問答FAQs
Q1: 如果兩塊顯卡的顯存不同，是否會影響訓(xùn)練？
A1: 是的，如果兩塊顯卡的顯存不同，可能會影響訓(xùn)練過程，因?yàn)槟Ｐ涂赡軙环峙涞斤@存較小的顯卡上，這可能導(dǎo)致顯存不足的問題，在這種情況下，您可能需要手動指定模型放置到具有更多顯存的顯卡上。
Q2: 是否可以只使用一塊顯卡進(jìn)行訓(xùn)練？
A2: 當(dāng)然可以，如果您希望只使用一塊顯卡，您可以在設(shè)置環(huán)境變量時(shí)指定單個(gè)顯卡，
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
這樣，只有顯卡0會被用于計(jì)算。
通過上述步驟和設(shè)置，您可以有效地在ModelScope中使用兩塊顯卡進(jìn)行模型訓(xùn)練或其他計(jì)算密集型任務(wù)，充分利用您的硬件資源來加速計(jì)算過程。
新聞名稱：ModelScope中，兩塊顯卡，總共32G，如何設(shè)置使用兩塊顯卡？
本文來源：http://www.dlmjj.cn/article/cdchjpi.html
