本文是在宿主机Ubuntu16.04上安装Docker(nvidia-docker),并成功进行MindSpore1.0.0的GPU训练; Ubuntu 16.04 Docker Nvidia-docker (cuda:10.1-base)----可使 ...
技术背景 在前面一篇博客中,我们介绍过MindSpore CPU版本的Docker部署以及简单的案例测试,当时官方还不支持GPU版本的Docker容器化部署。经过MindSpore团队的努力, . . 版本的MindSpore GPU终于推出了Docker版本的安装解决方案: 在本文中我们将针对这一方案进行直接的测试,并补充其中一些很有可能被忽略的细节,接下来直接上手。 更换华为云镜像源 在华为云 ...
2021-05-06 16:26 0 407 推荐指数:
本文是在宿主机Ubuntu16.04上安装Docker(nvidia-docker),并成功进行MindSpore1.0.0的GPU训练; Ubuntu 16.04 Docker Nvidia-docker (cuda:10.1-base)----可使 ...
创建MindSpore虚拟环境 创建虚拟环境并安装依赖库 conda create -n mindspore python=3.7.5 cudatoolkit=10.1 cudnn=7.6.5 gmp=6.1.2 nccl openmpi 或者分步安装 ...
1、先查看服务器上的cuda版本 ➜ ~ cat /usr/local/cuda/version.txt CUDA Version 9.0.176 2、根据服务器的cuda版本去docker hub 拉镜像 nvidia/cuda:9.2-devel-ubuntu18.04 3、用镜像 ...
本文是在宿主机Ubuntu16.04上拉取cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04的镜像,在容器中通过Miniconda3创建python3.7.5的环境并成功安装mindspore_gpu_1.0.1; 一、前期踩过的坑 二、安装成功的流程 【1】拉取 ...
技术背景 MindSpore是一款新一代AI开源计算框架,其特色在于:创新编程范式,AI科学家和工程师更易使用,便于开放式创新;该计算框架可满足终端、边缘计算、云全场景需求,能更好保护数据隐私;可开源,形成广阔应用生态。MindSpore的软件架构如下图所示: (图片来自于参考链接 ...
前文已经给出1.3.0gpu版本的编译及安装,本文在此基础上进行分布式组件的安装,前文信息参看: 国产计算框架mindspore在gpu环境下编译分支r1.3,使用suod权限成功编译并安装,成功运行——(修复部分bug,给出具体编译和安装过程)—— 第一部分:依赖环境的安装 国产计算框架 ...
0,需要VS环境,如果没有需要下载安装 https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/vs/older-downloads/ Visual Studio 安装,除了C/C++ 其他都不勾选 1,解压cuda9.0,点击解压后文 ...
先查看自己电脑英伟达CUDA支持的版本信息 点帮助——系统信息: 或者cmd查一下 下载相关CUDA驱动 CUDA下载:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive CUDNN下载:https ...