Monkey项目多GPU配置指南

在深度学习项目中，合理利用多GPU资源是提高计算效率的关键。本文将详细介绍如何在Monkey项目中正确配置和使用指定的GPU设备。

环境变量配置方法

最直接的方式是通过设置环境变量来指定GPU设备。在运行Python脚本前，可以通过以下命令指定使用的GPU：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=4 python demo_textmonkey.py -c model_path

这种方法简单有效，但需要注意环境变量必须在启动Python解释器前设置，否则不会生效。

代码级GPU指定方法

如果环境变量方式不奏效，或者需要更灵活的GPU控制，可以直接在代码中指定设备：

1. 模型加载时指定设备：

device_map="cuda:4"

2. 张量数据传输时指定设备：

input_ids = input_ids.to("cuda:4")
attention_mask = attention_mask.to("cuda:4")

常见问题排查

1. 设备不可用错误：当出现"CUDA error: invalid device ordinal"时，首先应确认：

   • 指定的GPU编号是否存在
   • 该GPU是否被其他进程占用
   • GPU驱动和CUDA环境是否正常

2. 环境变量不生效：确保环境变量在Python进程启动前设置，而不是在Python脚本中通过os.environ设置。

3. 混合精度训练兼容性：某些GPU型号可能不支持特定的精度模式，遇到问题时可以尝试调整精度设置。

最佳实践建议

1. 在分布式训练环境中，建议使用torch.distributed模块进行更精细的GPU管理。

2. 对于长时间运行的任务，建议添加GPU内存监控机制，防止内存泄漏导致的问题。

3. 在多GPU服务器上，可以使用nvidia-smi命令实时监控各GPU的使用情况，合理分配计算资源。

通过以上方法，开发者可以灵活地在Monkey项目中管理和使用多GPU资源，充分发挥硬件性能，提高模型训练和推理效率。