linux怎么用多个gpu跑

    众所周知，GPU可以加速各种计算任务。但是，当我们需要更快的计算速度时，单个GPU就不再足够了。那么，如何在Linux上使用多个GPU呢？这篇文章将为您解答。

    安装驱动程序

    首先，您需要确保所有GPU都已正确安装并配置好驱动程序。通常情况下，您可以通过以下命令来检查：

    lspci|grep-invidia

    如果您的系统中有多个NvidiaGPU，则应该看到多行输出。

    接下来，您需要安装适合您的GPU的Nvidia驱动程序。这可以通过以下命令完成：

    sudoapt-getinstallnvidia-driver-[version]

    请注意，在这里，“[version]”是您要安装的驱动程序版本号。例如，“nvidia-driver-460”。

    安装CUDA

    要在Linux上使用多个GPU，您还需要安装CUDA工具包。CUDA是一个用于NvidiaGPU的并行计算平台和编程模型。

    首先，从Nvidia官网下载适合您的CUDA版本。然后运行以下命令以安装：

    sudodpkg-icuda-repo-[version].deb

    sudoapt-getupdate

    sudoapt-getinstallcuda

    请注意，在此处，“[version]”是您下载的CUDA版本号。

    设置环境变量

    完成CUDA的安装后，您需要将CUDA的c1111bd512b29e821b120b86446026b8目录添加到PATH环境变量中。这可以通过编辑.bashrc文件来完成：

    nano~/.bashrc

    在文件末尾添加以下行：

    exportPATH=/usr/local/cuda-[version]/c1111bd512b29e821b120b86446026b8${PATH:+:${PATH}}

    exportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-[version]/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

    请注意，在这里，“[version]”是您安装的CUDA版本号。

    使用多个GPU

    现在，您已经在Linux上正确安装了多个GPU和CUDA。接下来，您可以使用以下代码片段来利用所有GPU进行计算：

    python

    importtensorflowastf

    gpus=tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')

    ifgpus:

    try:

    #设置为多GPU模式

    forgpuingpus:

    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu,True)

    logical_gpus=tf.config.experimental.list_78ae2000a3964dd5a903ab9fc5f460f8_devices('GPU')

    print(len(gpus),"PhysicalGPUs,",len(78ae2000a3964dd5a903ab9fc5f460f8_gpus),"LogicalGPUs")

    exceptRuntimeErrorase:

    #异常处理

    print(e)

    这将检测系统上的所有GPU，并启用TensorFlow以使用它们。

    总结

    本文介绍了如何在Linux上使用多个GPU进行计算。首先，您需要安装并配置好所有GPU的驱动程序和CUDA工具包。然后，您可以使用TensorFlow等库来利用所有GPU进行计算。

    虽然这只是一个简单的示例，但它可以为您提供一个良好的起点，以便您可以在自己的项目中使用多个GPU。

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