ModelScope中，两块显卡，总共32G，如何设置使用两块显卡？

在深度学习和并行计算中，使用多块显卡可以显著提高处理速度和效率，当您有两块显卡并且想要同时使用它们时，可以通过设置ModelScope来实现，以下是如何配置和使用两块显卡的详细步骤：

准备工作

在开始之前，请确保您的系统满足以下要求：

1、操作系统支持多显卡运行。

2、显卡驱动已更新到最新版本。

3、安装有支持多GPU并行处理的库（如CUDA和cuDNN）。

4、您的应用程序或框架能够支持多GPU并行运算。

设置显卡使用

在使用ModelScope进行模型训练或运算前，需要对环境进行设置以利用两块显卡。

检查显卡状态

打开终端，使用如下命令查看显卡信息：

nvidiasmi

该命令会显示两块显卡的状态，包括显存使用情况、温度等。

设置环境变量

为了告诉ModelScope和其他可能的深度学习框架使用两块显卡，需要设置环境变量，在运行脚本之前，添加以下内容到您的~/.bashrc或~/.bash_profile文件中：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1

这将使得CUDA可见的设备为第1块和第2块显卡。

在ModelScope中使用双显卡

在ModelScope中进行模型训练或者相关操作时，通常不需要额外的设置就可以直接利用已经设置好的环境变量来使用两块显卡。

模型训练示例

假如您正在使用PyTorch框架，在定义模型和数据加载器之后，可以使用torch.nn.DataParallel或torch.nn.parallel.DistributedDataParallel来包装您的模型，实现多GPU训练。

import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms
假设model是您的模型实例
model = YourModel()
if torch.cuda.device_count() > 1:
    model = nn.DataParallel(model)
model.to('cuda')
加载数据
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),
                              transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])
train_set = datasets.MNIST('./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_set, batch_size=64, shuffle=True)
训练模型
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
for epoch in range(10):  # 多次循环遍历数据集
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(train_loader, 0):
        inputs, labels = data[0].to('cuda'), data[1].to('cuda')
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
    print(f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {running_loss / len(train_loader)}')

以上代码将自动使用两块显卡进行模型的训练，前提是您已经正确设置了环境变量。

相关问答FAQs

Q1: 如果两块显卡的显存不同，是否会影响训练？

A1: 是的，如果两块显卡的显存不同，可能会影响训练过程，因为模型可能会被分配到显存较小的显卡上，这可能导致显存不足的问题，在这种情况下，您可能需要手动指定模型放置到具有更多显存的显卡上。

Q2: 是否可以只使用一块显卡进行训练？

A2: 当然可以，如果您希望只使用一块显卡，您可以在设置环境变量时指定单个显卡，

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

这样，只有显卡0会被用于计算。

通过上述步骤和设置，您可以有效地在ModelScope中使用两块显卡进行模型训练或其他计算密集型任务，充分利用您的硬件资源来加速计算过程。