PaddleDetection项目中指定海光DCU设备ID的配置方法

在PaddleDetection项目中使用海光DCU进行模型推理时，开发者可能会遇到无法直接通过代码参数指定设备ID的问题。本文将详细介绍如何正确配置环境变量来实现DCU设备的选择。

问题背景

当使用PaddleDetection的推理脚本进行预测时，默认会使用设备ID为0的DCU进行计算。虽然脚本提供了手动指定device_id参数的选项，但对于海光DCU平台，这一参数可能不会生效。

解决方案

经过验证，最可靠的方式是通过设置环境变量来控制DCU设备的可见性。具体方法如下：

1. 在运行推理脚本前，设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

2. 然后正常执行推理命令：

python deploy/python/infer.py [其他参数]

技术原理

这种方法之所以有效，是因为：

1. 海光DCU与NVIDIA GPU在软件栈上保持兼容，同样遵循CUDA的环境变量控制机制
2. CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量会在底层驱动层面限制可见的设备
3. 设置后，系统会将指定的设备ID重新映射为逻辑ID 0，确保程序能正确识别和使用

注意事项

1. 设备ID从0开始编号，具体可用的设备ID可以通过DCU管理工具查询
2. 设置环境变量后，所有后续的CUDA调用都将受到限制
3. 如需使用多个设备，可以用逗号分隔ID，如：export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1
4. 在容器环境中使用时，需要确保环境变量能正确传递到容器内部

通过这种标准化的环境变量控制方式，开发者可以灵活地管理DCU设备的使用，确保推理任务能够按照预期在指定的计算设备上执行。