深度学习设置多GPU教程 | 快速设置CUDA和PyTorch

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点击下方 卡片 ，关注“ 小白玩转Python ”公众号 随着深度学习模型（特别是大型语言模型）不断变大，开发和本地使用它们对更多GPU内存（VRAM）的需求也在不断增加。构建或获取多GPU机器只是挑战的第一部分。大多数库和应用程序默认只使用一个GPU。因此，机器还需要有适当的驱动程序以及可以利用多GPU设置的库。 这篇文章提供了如何在多GPU（Nvidia）Linux机器上设置重要库（如CUDA Toolkit和PyTorch）的指南。这将希望节省你在实验上的时间，并让你开始你的开发。 最后，提供了可以利用多GPU设置进行深度学习的流行开源库的链接。 目标： 设置一个带有必要库（如CUDA Toolkit和PyTorch）的多GPU Linux系统，以开始深度学习。（ 相同的步骤也适用于单GPU机器 ） 我们将安装： 1）CUDA Toolkit 2）PyTorch 3）Miniconda 以开始使用exllamaV2和torchtune等框架进行深度学习。 ………………………………