ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES

功能描述

指定哪些Device对当前进程可见，支持一次指定一个或多个Device ID。通过该环境变量，可实现不修改应用程序即可调整所用Device的功能。

其中Device ID为昇腾AI处理器的逻辑ID，例如可用Device数量为8，Device ID分别为：0、1、2、3、4、5、6、7，使用场景说明如下：

• 设置“export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=1”，则表示当前进程仅可使用device ID为1的device，获取到的device数量为1，此时device的索引值为0，后续在指定device计算设备时，需使用该索引值。
• 设置“export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=1,2,3”，则表示当前进程仅可使用device ID为1、2、3的三个device，获取到的device数量为3，此时各device的索引值分别为0、1、2，后续在指定device计算设备时，需使用该索引值。

  多个Device ID之间以英文逗号分隔，不能包含其它字符，若包含其它字符，则只读取其它字符之前的Device ID。例如，若设置“export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=1, 2,3”环境变量设置命令中，2前面有一个空格，则这时只读取空格之前的Device ID，也就是1。

• 该环境变量为试用环境变量，后续版本可能存在变更，不支持应用于商用产品中。
• 当前版本仅支持指定的Device ID按照升序配置。

该环境变量使用场景：

离线推理程序执行场景。

TensorFlow/PyTorch等框架网络在昇腾平台执行训练或在线推理的场景。

配置示例

• 指定一个Device ID：

  export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=1

• 指定多个Device ID：

  export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=1,2,3

使用约束

针对TensorFlow框架网络在昇腾平台执行训练或在线推理的场景，ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES环境变量的优先级高于ASCEND_DEVICE_ID。若同时使用两个环境变量，则ASCEND_DEVICE_ID环境变量处只能设置ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES环境变量中的device索引值，否则会导致训练或推理应用程序运行异常。

支持的型号

Atlas 200/300/500 推理产品

Atlas 训练系列产品

Atlas 推理系列产品

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品

Atlas 200/500 A2推理产品