电脑有两个GPU,GPU0和GPU1,这两个分别是什么意思呀,还有就是想问问要是想下载pytorch 的GPU版这种情况下下载完之后能用吗
GPU1:
GPU0:
电脑有两个GPU,GPU0和GPU1,这两个分别是什么意思呀,还有就是想问问要是想下载pytorch 的GPU版这种情况下下载完之后能用吗
GPU1:
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引自免费微信小程序:皆我百晓生
在您的计算机上,您拥有两个不同的GPU(图形处理器)。这些GPU可能来自不同的制造商,并且它们各自具有不同的性能规格。在Windows系统中,您可以通过任务管理器查看这些GPU的信息。
GPU0和GPU1是操作系统对这些独立显卡的标识符。简单来说,GPU0通常是第一个被检测到的GPU,而GPU1则是第二个。在多GPU系统中,您可以选择让应用程序利用单个GPU工作,也可以通过技术如NVIDIA CUDA或AMD的Mantle API实现双GPU协同工作,提高某些计算密集型应用的性能。
对于PyTorch的安装,如果您想要使用GPU版本,您需要确保已经安装了支持CUDA的PyTorch版本。CUDA是NVIDIA提供的一套用于加速GPU计算的工具包。首先,访问PyTorch官方网站[1],找到与您系统兼容的CUDA版本的PyTorch安装指南。这里有一个例子,假设您正在使用Python 3.8,Windows 10,并且有CUDA 11.1和cuDNN 8.0可用:
pip install torch==1.9.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
pip install torchvision==0.10.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
这段代码会安装对应CUDA版本的PyTorch和 torchvision库。请根据实际的CUDA和cuDNN版本替换上述命令中的版本号。
一旦安装完成,您就可以在Python中检查是否成功启用GPU。可以使用以下代码片段:
import torch
print(torch.cuda.is_available()) # 输出True表示已正确安装并连接GPU
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(device)
这将输出GPU的可用性以及当前使用的设备(如果是GPU,则显示cuda:0
,否则显示cpu
)。注意,cuda:0
指的是第一个GPU,如果有多个GPU,后续的编号依次类推(例如,第二个GPU可能是cuda:1
)。
至于任务管理器中显示的性能数据,这是关于GPU使用情况的实时监控。比如,GPU的占有率、温度、内存使用等。当您运行一个使用GPU的应用时,这些值可能会有所变化。图1和图2显示的是不同时间点的GPU使用情况,可以看到GPU 0和GPU 1的占用率、内存使用量等信息。
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