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<span class="wpcom_tag_link"><a href="https://www.wanglitou.cn/tag/python" title="Python" target="_blank">Python</a></span> 查看可用的 GPU

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。

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：

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

devices = cuda.Device.all()

for device in devices:
print(“设备名称：”, device.name())
print(“Compute Capability：”, device.compute_capability())
“`

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：

“`python
import cuml

devices = cuml.get_gpus()

for device in devices:
print(“设备名称：”, device.name)
print(“Compute Capability：”, device.compute_capability)
“`

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

devices = gputil.getGPUs()

for device in devices:
print(“设备名称：”, device.name)
print(“Memory：”, device.memoryTotal)
“`

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。