PyCharm中云调用GPU
时间: 2025-02-28 21:45:30 浏览: 45
### 配置PyCharm使用云服务提供的GPU
#### 确认PyCharm版本
确保使用的PyCharm为专业版,因为社区版不支持远程开发的功能[^1]。
#### 开启云实例
前往所租赁的云服务平台,找到对应的实例并启动它。对于AutoDL的服务,在开启实例时可以选择无卡模式来节省成本,此时费用大约为0.1元/小时[^5]。
#### 设置SSH连接
为了能够顺利地利用云上的资源,需要先建立本地计算机与云服务器之间的安全shell (SSH) 连接。这一步骤通常涉及创建或上传公钥到云端,并记录下用于后续登录的信息如IP地址、用户名等[^2]。
#### 添加远程Python解释器
进入PyCharm中的`Preferences -> Project Interpreter`选项页点击右侧齿轮图标选择`Add...`, 接着挑选`SSH Interpreter`方式添加新的解释器位置。按照提示输入之前准备好的SSH详情以及指定远端机器上Python可执行文件的位置;如果是基于Miniconda环境,则该路径可能是`root/miniconda3/bin/python`[^3]。
#### 测试配置有效性
完成上述操作之后应该能看到新加入的解释器出现在列表里,选中它作为当前项目的默认解析工具即可开始编写依赖于GPU加速的应用程序代码了。建议在此阶段尝试简单测试以验证整个流程是否正常工作,比如导入一些常用的深度学习库并打印设备信息查看能否识别出可用的图形处理单元[^4]。
```python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
```
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