指定GPU使用CUDA_VISIBLE_DEVICES指定可见GPU时的一些坑

Posted 2022-11-23 SinHao22

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• 1. 问题描述
• 2. 验证结论

1. 问题描述

记录一下今天遇到并解决的一个问题：

最近要用服务器训练模型，GPU：0一直有人在使用，所以就想着用GPU：1和GPU：2。但有一个疑惑：

假设我们要运行的代码名称为：“try3.py”，具体代码如下：

# try3.py
import torch

if __name__ == '__main__':
    print(f'当前设备为：torch.cuda.current_device()')

首先在命令行：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2 python try3.py

按照我的预想，因为设置了只对GPU：1和GPU：2两个GPU可见，所以上述代码应该会输出：1，即GPU：1的id。但实际结果却为：

为什么设置只对GPU：1和GPU：2可见，但是代码输出的当前device id却还是0呢？

结论是：虽然这里代码输出当前device id是0，但其实指的是GPU：1，实际使用时也会使用GPU：1。由于设置CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2，所以只有GPU：1和GPU：2对代码可见，代码会认为可见的第一个GPU（即GPU：1）的id为0。

如果你赶时间，那么看到这里就可以了。后续是结论验证部分。

2. 验证结论

我们将try3.py设置如下：

import torch
from torchvision.models import resnet50, resnet152

if __name__ == '__main__':
	# 虽然这里设置cuda:0，但实际使用的是1号gpu
    device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available else 'cpu')
    print(f'当前设备为：torch.cuda.current_device()')
    model = resnet152(num_classes=10)
    model.to(device)
    # 使用res152做1000次前向推断，batch-size设置为16
    for i in range(1000):
        X = torch.randn(16,3,224,224).to(device)
        y = model(X)
        print(f'id:i+1:3d:y')

运行命令：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2 python try3.py

看看GPU使用情况：

nvidia-smi

可以看到使用1号GPU在训练

如果我们将try3.py设置使用cuda:1来训练：

import torch
from torchvision.models import resnet50, resnet152

if __name__ == '__main__':
	# 虽然这里设置cuda:1，但实际使用的是2号gpu
    device = torch.device('cuda:1' if torch.cuda.is_available else 'cpu')
    print(f'当前设备为：torch.cuda.current_device()')
    model = resnet152(num_classes=10)
    model.to(device)
    # 使用res152做1000次前向推断，batch-size设置为16
    for i in range(1000):
        X = torch.randn(16,3,224,224).to(device)
        y = model(X)
        print(f'id:i+1:3d:y')

运行命令：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2 python try3.py

看看GPU使用情况：

nvidia-smi

可以看到使用2号GPU在训练。

END：）