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GPUデバイスの表示と選択 Linuxコマンドラインで以下のコマンドを使用して、システム上の利用可能なGPUデバイスを表示します。
$ nvidia-smi上記のコマンドを実行すると、GPUデバイスのリストとそれぞれの詳細情報が表示されます。選択したいGPUデバイスのインデックスを確認し、後続のコードで使用します。
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CUDAデバイスの選択 CUDAプログラム内で特定のGPUデバイスを選択するには、以下のコード例を使用します。
import torch device = torch.device("cuda:0") # デバイス番号を指定上記の例では、
cuda:0を使用して最初のGPUデバイスを選択しています。別のGPUデバイスを選択する場合は、適切なデバイス番号を指定します。 -
CUDAエラーの解析 CUDAを使用する際によく遭遇するエラーのいくつかを紹介します。
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"CUDA out of memory" エラー: GPUメモリが不足している場合に発生します。メモリ使用量を減らすために、バッチサイズやモデルサイズを調整するなどの対策があります。
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"CUDA driver error" エラー: NVIDIAドライバのバージョンが互換性のない場合に発生することがあります。最新のドライバをインストールするか、互換性のあるバージョンを使用する必要があります。
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"CUDA runtime error" エラー: CUDAランタイムが正しくインストールされていない場合に発生します。CUDAランタイムを再インストールするか、パスを正しく設定する必要があります。
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このブログ投稿では、Linux環境でのCUDA GPU選択と関連するエラーの分析について説明しました。これらの方法とコード例を使用して、CUDAを効果的に活用し、GPUアクセラレーションを実現できるでしょう。