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Win有两张GPU,一张集成显卡,一张独立显卡,但是只能获取到集显
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Paddle框架 问答模型训练深度学习 2003 10
Win有两张GPU,一张集成显卡,一张独立显卡,但是只能获取到集显
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Paddle框架 问答模型训练深度学习 2003 10

Win有两张GPU,一张集成显卡,一张独立显卡,但是只能获取到集显,请问怎么切换到独显?

W0519 12:41:49.584293 15760 pybind.cc:2057] Cannot use get_all_custom_device_type because you have installedCPU/GPU version PaddlePaddle.
If you want to use get_all_custom_device_type, please try to install CustomDevice version PaddlePaddle by: pip install paddlepaddle-core
E0519 12:41:49.585276 15760 pybind.cc:2215] Invalid CUDAPlace(1), must inside [0, 1), because GPU number on your machine is 1

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全部评论(10)
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zhujiehaode
#2 回复于2022-05

Inter 显卡不能进行深度学习

他说的GPU number is 1,指的是你的NVIDIA显卡为1

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小杨同学
#3 回复于2022-05
Inter 显卡不能进行深度学习 他说的GPU number is 1,指的是你的NVIDIA显卡为1

谢谢。 可是当我尝试用gpu:0跑模型的时候,发现gpu的利用率很低(只有百分之几),甚至没有cpu的运行速度快,可以请问下是什么问题吗?

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zhujiehaode
#4 回复于2022-05
谢谢。 可是当我尝试用gpu:0跑模型的时候,发现gpu的利用率很低(只有百分之几),甚至没有cpu的运行速度快,可以请问下是什么问题吗?

batchsize设置的大一些呢?

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小杨同学
#5 回复于2022-05
batchsize设置的大一些呢?

谢谢。 bs 开始设置的32,后面设置256。感觉GPU利用率仍然只是在5%-10%区间波动,效果不明显。

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zhujiehaode
#6 回复于2022-05
谢谢。 bs 开始设置的32,后面设置256。感觉GPU利用率仍然只是在5%-10%区间波动,效果不明显。

那可能就是读取数据花的时间太长了,现在数据是放在机械硬盘上还是固态上?

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小杨同学
#7 回复于2022-05
那可能就是读取数据花的时间太长了,现在数据是放在机械硬盘上还是固态上?

数据是存放在机械硬盘上。

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zhujiehaode
#8 回复于2022-05
数据是存放在机械硬盘上。

试试放到固态上吧

 

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小牧狼1234
#9 回复于2022-05

你是不是环境依赖没搞好?或者驱动没装好?

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奔向未来的样子
#10 回复于2022-05
batchsize设置的大一些呢?

3d左边的箭头点一下,选择cuda再看看占用率

深度学习用的是cuda

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zhujiehaode
#11 回复于2022-05
3d左边的箭头点一下,选择cuda再看看占用率 深度学习用的是cuda

什么意思?

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