window下同时使用不同型号显卡

目录

1. 硬件配置

 2. 配置两款型号遇见的问题

 3. 软件方面

 4. 测试使用

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1. 硬件配置

 显卡3080

 显卡2080ti 

 2. 配置两款型号遇见的问题

（1）显卡电源线不够

只有两根8pin电源线

 追加显卡的话需要额外买一根电源线，我买了一个8pin转双6+2pin电源线，型号是：佳翼（JEYI）显卡电源线 台式主机8Pin母转双6+2pin公头电源供电转接线 8P转双6+2P延长线加长线 XK888，花费19.9.

（2）机箱空间不够

买了显卡电源线后，发现空间不够，且显卡间的插槽靠得太近，所以额外又买了显卡数据延长线，型号：追风者(PHANTEKS) FL22 PCI-E4.0 x16倍 通用型无损耗电脑竖向显卡延长线180°转 90°转接延长线220mm（不推荐这款，线过短，可以选30cm的）

 

硬件搞定后，整体效果如下，虽然丑，但能用：

 3. 软件方面

检查系统是否能检测到显卡，注意显卡驱动用的是511.79

 4. 测试使用

测试代码：

import torch
from tqdm import tqdm
import torch.nn as nn


class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1):
        super(Model, self).__init__()
        self.conv = torch.nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=stride))

    def forward(self, x):
        b = self.conv(x)
        loss = torch.sum(b)
        loss = loss * loss
        return loss, x


if __name__ == '__main__':
    a = torch.randn([4, 3, 500, 500])
    model = Model(3, 100, 1, 1)
    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
    if torch.cuda.is_available():
        print("using cuda")
        model = model.cuda(device)
        a = a.cuda()
    print(torch.cuda.device_count() > 1)
    if torch.cuda.device_count() > 1:
        model = torch.nn.DataParallel(model)
        pass
    optimizor = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.005)
    for i in tqdm(range(100000000)):
        loss, _ = model(a)
        optimizor.zero_grad()
        loss.backward(torch.ones_like(loss))
        optimizor.step()
        if i % 100 == 0:
            pass