机器学习PAI中有一个问题, 单机4卡, 需要在进程内设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 吗?
如果您在阿里云机器学习PAI中使用单机多卡进行深度学习训练,需要在进程内设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定使用哪些GPU卡进行训练。具体来说,您可以在训练脚本中添加以下代码来设置环境变量:
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1,2,3" # 指定使用的GPU卡号
上述代码中,将CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为"0,1,2,3"表示使用4个GPU卡进行训练。如果您只想使用其中的一部分GPU卡,可以将卡号按照逗号分隔,例如"0,1"表示使用前两个GPU卡进行训练。注意,如果您不设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量,则默认会使用所有可用的GPU卡进行训练,这可能会导致资源浪费和性能下降。
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人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。