0. 硬件资源

CPU：32核心

GPU：3个 

Memory：128 GB

1. 限制（指定）程序CPU内核占用数量

运行前限制的方法

通过taskset -c前缀，将进程绑定到指定的CPU核心上运行。例如：

   taskset -c 0-7,9 python AAA.py   

上例，使用第0到7与第9，共9个核心。

运行后限制的方法：

  1. 先正常运行，例如python AAA.py
  2. pid pgrep -fl AAA.py 找到进程pid（pgrep是专门用于查找进程的命令，-f表示使用完整的命令行进行匹配（包括参数），-l选项表示同时显示进程 ID（PID）和进程名，输出格式通常是：PID process_name。）
  3. 将进程绑定到指定的核心taskset -p -c 0-3 xxx(pid)

2. 限制（指定）程序GPU占用数量

使用CUDA_VISIBLE_DEVICIES=X前缀。例如：

  CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,2-3 python AAA.py

(事实上并没有第4块显卡，仅供距离)

3. 同时限制CPU内核占用数量与GPU占用数量

结合1与2，由于环境变量（如CUDA_VISIBLE_DEVICES）需要在命令的上下文中设置，你需要确保环境变量在命令执行时已被正确设置。可以使用env命令来组合这些设置：

  taskset -c 2-3 env CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2 python a.py 
  • 使用taskset -c 2-3将Python脚本a.py的执行限制在CPU核心2和3上。
  • 使用env CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2设置环境变量，使得Python程序仅能看到编号为1和2的CUDA设备。

4. 限制内存占用大小

限制当前shell最大使用52GB内存：

  ulimit -v $((52*1024*1024))   

然后在后面正常使用命令，此shell触发的进程不会超过52GB内存。Matlab等软件也可以通过先敲入上行命令，再输入matlab命令，也可以达到这个效果。

5. 要将所有的加在一起，把4写在前面，回车，再使用3即可

好耶