diff --git a/doc/fluid/api_cn/fluid_cn/cuda_pinned_places_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/fluid_cn/cuda_pinned_places_cn.rst index 0ea63a06e3809de8c98e6d5c1bccdce75f2049e1..d4cf156130daffd4b9fc5281a760b3b25d6b7ede 100644 --- a/doc/fluid/api_cn/fluid_cn/cuda_pinned_places_cn.rst +++ b/doc/fluid/api_cn/fluid_cn/cuda_pinned_places_cn.rst @@ -8,10 +8,14 @@ cuda_pinned_places -该接口创建 ``device_count`` 个 ``fluid.CUDAPinnedPlace`` 对象,并返回所创建的对象列表。 +该接口创建 ``device_count`` 个 ``fluid.CUDAPinnedPlace`` ( fluid. :ref:`cn_api_fluid_CUDAPinnedPlace` ) 对象,并返回所创建的对象列表。 -如果 ``device_count`` 为 ``None``,则设备数目将由环境变量 ``CPU_NUM`` 确定。如果未设置 ``CPU_NUM`` 环境变量,则设备数目会默认设为1,也就是说, ``CPU_NUM=1``。 -``CPU_NUM`` 表示在当前任务中使用的设备数目。如果 ``CPU_NUM`` 与物理核心数相同,可以加速程序的运行。 +如果 ``device_count`` 为 ``None``,实际设备数目将由当前任务中使用的GPU设备数决定。用户可通过以下2种方式设置任务可用的GPU设备: + +- 设置环境变量 ``FLAGS_selected_gpus`` ,例如 ``export FLAGS_selected_gpus='0,1'``。 +- 设置环境变量 ``CUDA_VISIBLE_DEVICES`` ,例如 ``export CUDA_VISIBLE_DEVICES='0,1'``。 + +关于如何设置任务中使用的GPU设备,具体请查看 fluid. :ref:`cn_api_fluid_cuda_places` 。 参数: - **device_count** (int,可选) - 设备数目。默认值为 ``None``。 @@ -24,8 +28,9 @@ cuda_pinned_places .. code-block:: python - import paddle.fluid as fluid - cuda_pinned_places_cpu_num = fluid.cuda_pinned_places() - # 或者 - cuda_pinned_places = fluid.cuda_pinned_places(1) - + import paddle.fluid as fluid + # 1)不设置任何环境变量,默认使用所有的GPU,8卡的机器则将创建8个CUDAPinnedPlace + # 2)export FLAGS_selected_gpus='0,1',则创建2个CUDAPinnedPlace + cuda_pinned_places = fluid.cuda_pinned_places() + # 3)创建1个CUDAPinnedPlace + cuda_pinned_places = fluid.cuda_pinned_places(1)