Python 如何查看 GPU 用的哪张卡

简介

在深度学习和机器学习等领域，使用强大的图形处理单元 (GPU) 对于提高性能至关重要。在 Python 中，有多种库和工具可以用来检查和管理 GPU 使用情况。本篇文章将探讨如何使用 Python 来查看 GPU 用的哪张卡。

PyCUDA

PyCUDA 是一个 Python 库，用于管理和交互 NVIDIA CUDA GPU。它提供了一个名为 driver 的模块，可以用来获取有关 GPU 信息。以下代码片段演示了如何使用 PyCUDA 查看 GPU 用的哪张卡：

“`python
import pycuda.driver as cuda

获取 GPU 设备列表

devices = cuda.getdevicecount()

循环遍历 GPU 设备并打印信息

for i in range(devices):
device = cuda.Device(i)
print(f”GPU {i}: {device.name()}”)
“`

Numba

Numba 是一个用于加速 Python 代码的编译器。它提供了一个名为 cuda.get_current_device() 的函数，可以用来获取当前正在使用的 CUDA 设备。以下代码片段演示了如何使用 Numba 查看 GPU 用的哪张卡：

“`python
import numba

@numba.cuda.jit
def add(a, b):
return a + b

调用 CUDA 内核并获取当前设备

with numba.cuda.gpus[0]:
deviceid = numba.cuda.getcurrentdevice()
print(f”GPU {deviceid} used”)
“`

TensorFlow

TensorFlow 是一个用于机器学习的流行框架。它提供了一个名为 tf.config.list_physical_devices('GPU') 的函数，可以用来获取物理 GPU 设备列表。以下代码片段演示了如何使用 TensorFlow 查看 GPU 用的哪张卡：

“`python
import tensorflow as tf

获取物理 GPU 列表

gpus = tf.config.listphysicaldevices(‘GPU’)

循环遍历 GPU 设备并打印信息

for gpu in gpus:
print(f”GPU: {gpu.name}”)
“`

cuML

cuML 是一个用于在大规模数据集上的机器学习任务的 RAPIDS 库。它提供了一个名为 rapids.gpu.DeviceManager 的类，可以用来管理和获取 GPU 信息。以下代码片段演示了如何使用 cuML 查看 GPU 用的哪张卡：

“`python
import rapids.gpu

创建 DeviceManager 实例

manager = rapids.gpu.DeviceManager()

获取 GPU 设备列表

devices = manager.get_devices()

循环遍历 GPU 设备并打印信息

for device in devices:
print(f”GPU {device.id}: {device.name}”)
“`

常见问题

• 如何检查特定进程正在使用的 GPU？

  使用 nvidia-smi 命令查看进程列表和每个进程正在使用的 GPU。

• 如何将特定任务分配给特定 GPU？

  使用 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量或 TensorFlow 中的 tf.config.set_visible_devices() 函数。

• 为什么我的代码在不同的计算机上使用不同的 GPU？

  CUDA 库的安装和配置因计算机而异。确保您的库是最新的，并且配置正确。

• 如何提升 GPU 使用率？

  优化代码以并行化计算，减少内存开销，并使用适当的批处理大小。

• 在哪里可以找到更多有关 Python 中 GPU 管理的信息？

  参考 PyCUDA、Numba、TensorFlow 和 cuML 文档以及 NVIDIA CUDA Toolkit。