linux多张卡公用显存如何设置

    对于需要大量计算的应用程序，单张显卡显存不足以满足需求，此时多张显卡的公用显存就成为了一种解决方案。在Linux系统中，如何设置多张卡公用显存呢？本文将详细介绍。

    一、安装NVIDIACUDA驱动

    NVIDIACUDA是一种并行计算平台和编程模型，提供了一组用于开发CUDA-enabledGPU上高性能计算应用程序的API。在Linux系统中，要使用CUDA进行GPU编程，需要先安装NVIDIACUDA驱动。具体步骤如下：

    1.在NVIDIA官网上下载对应版本的CUDA驱动。

    2.执行以下命令进行安装：

    sudoshcuda_11.0.2_450.51.05_linux.run

    3.安装完成后，执行以下命令设置环境变量：

    exportPATH=/usr/local/cuda-11.0/bin:$PATH

    exportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

    二、使用CUDAMPS

    CUDAMPS（Multi-ProcessService）是一种可以让多个进程共享同一个GPU的技术。使用MPS可以实现多张卡公用显存。具体步骤如下：

    1.安装MPS服务。

    sudoapt-getinstallnvidia-cuda-mps

    2.启动MPS服务。

    sudonvidia-cuda-mps-control-d

    3.在需要使用GPU的程序前加上以下命令：

    exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3

    exportCUDA_MPS_PIPE_DIRECTORY=/tmp/nvidia-mps

    其中，CUDA_VISIBLE_DEVICES指定可见的GPU卡号，可以根据需要进行修改；CUDA_MPS_PIPE_DIRECTORY指定MPS的管道目录，可以根据需要进行修改。

    4.启动要使用GPU的程序。

    三、使用OpenMPI

    OpenMPI是一种开源的高性能消息传递并行计算库，可以实现多个进程之间的通信。使用OpenMPI可以实现多张卡公用显存。具体步骤如下：

    1.安装OpenMPI。

    sudoapt-getinstallopenmpi-binlibopenmpi-dev

    2.编写MPI程序，并在程序中使用以下代码：

    c

    cudaSetDevice(device_id);

    cudaDeviceEnablePeerAccess(peer_device_id,0);

    其中，device_id为当前进程所使用的GPU卡号，peer_device_id为与当前进程通信的进程所使用的GPU卡号。

    3.使用mpirun命令启动MPI程序。

    四、总结

    本文介绍了Linux系统下多张卡公用显存的两种实现方式：使用CUDAMPS和使用OpenMPI。这两种方法都可以实现多个进程共享同一个GPU，从而达到多张卡公用显存的效果。读者可以根据自己的需求选择相应的方法进行实现。

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