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Python 查看可用的 GPU
在机器学习和深度学习等领域，GPU（图形处理单元）的使用变得至关重要。GPU 能显着提高大型模型的训练和推理速度。因此，在开始使用 GPU 之前，确定可用的 GPU 类型和数量非常重要。王利?HTML在线运行?
方法
Python 提供了多种库和工具来检查可用的 GPU。其中最受欢迎的是：wanglitou!
PyCUDA
PyCUDA 是一个 Python 绑定，用于 NVIDIA 的 CUDA 库。它允许开发者使用 Python 编写代码，并由 CUDA 并行计算平台加速。可以使用以下代码查看可用 GPU：
“`python
import pycuda.autoinit
import pycuda.driver as cuda
获取所有可用 GPU 设备
devices = cuda.Device.all()
遍历设备并打印名称和 Compute Capability
for device in devices:
print(“设备名称：”, device.name())
print(“Compute Capability：”, device.compute_capability())
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cuML
cuML 是 NVIDIA 提供的 Python 库，用于在 GPU 上进行机器学习。它提供了以下函数来获取可用 GPU：批量打开网址,
“`python
import cuml
获取所有可用 GPU 设备
devices = cuml.get_gpus()
遍历设备并打印名称和 Compute Capability
for device in devices:
print(“设备名称：”, device.name)
print(“Compute Capability：”, device.compute_capability)
“`
GPUtil
GPUtil 是一个第三方 Python 库，用于监控和管理 GPU。它提供了以下函数来获取可用 GPU：
“`python
import gputil
获取所有可用 GPU 设备
devices = gputil.getGPUs()
遍历设备并打印名称和 Memory
for device in devices:
print(“设备名称：”, device.name)
print(“Memory：”, device.memoryTotal)
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选择合适的 GPU
选择最适合您需求的 GPU 时，需要考虑以下因素：
- Compute Capability：Compute Capability 表示 GPU 的架构。更高的 Compute Capability 通常表示更好的性能。
- Memory：GPU 的内存容量对于大型模型的训练和推理至关重要。
- CUDA 核心数：CUDA 核心数表示 GPU 上用于并行计算的 CUDA 核心数量。
- 架构：不同的 GPU 架构在性能和功耗方面有所不同。
问答
以下是有关使用 Python 查看可用 GPU 的常见问题和答案：
Q1：我可以在 Jupyter Notebook 中使用这些方法吗？
A1：是的，这些方法可以在 Jupyter Notebook 中使用。
Q2：除了名称和 Compute Capability 之外，我可以获取哪些其他 GPU 信息？
A2：是的，可以使用 PyCUDA、cuML 和 GPUtil 获取更多信息，例如内存大小、功耗和温度。
Q3：如何检查 GPU 是否正在使用？
A3：GPUtil 库提供了 gputil.getGPUs() 函数，它返回所有可用 GPU 和其使用情况。
Q4：是否可以在 Python 中远程连接到 GPU？
A4：是的，可以使用 CUDA-X Networking 库在 Python 中远程连接到 GPU。
Q5：如何使用 CUDA 编译和运行 Python 代码？
A5：可以使用 PyCUDA 库编译和运行在 GPU 上运行的 Python 代码。wangli,
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原创文章，作者：王利头，如若转载，请注明出处：https://www.wanglitou.cn/article_9612.html
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