使用Floyd進行GPU深度學習訓練
如果你曾經做過做過深度學習的模型，並試圖將他在本機上訓練一下，因為你覺得你的筆記本性能還可以，於是你開始train你的模型，首先你看到loss下降很慢，每個batch需要花費8.4秒左右的樣子： 然后你的CPU開始狂轉，風扇全功率運行，風聲大作，堅持了幾分鍾實在受不了了，你果斷的關閉了進程 ...
原文：使用 GPU-Operator 與 KubeSphere 簡化深度學習訓練與 GPU 監控
本文將從 GPU Operator 概念介紹 安裝部署 深度訓練測試應用部署，以及在 KubeSphere 使用自定義監控面板對接 GPU 監控，從原理到實踐，逐步淺析介紹與實踐 GPU Operator。 GPU Operator簡介 眾所周知，Kubernetes 平台通過設備插件框架提供對特殊硬件資源的訪問，如 NVIDIA GPU 網卡 Infiniband 適配器和其他設備。然而，使用這 ...
2021-03-04 18:24 0 348 推薦指數：
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參考：[AI開發]深度學習如何選擇GPU？ 侵刪 筆記： 深度學習訓練用到的硬件有兩種：一種是專業AI硬件公司出的AI芯片，一種就是我們平時熟知的GPU顯卡了，前者不太適合入門學習，而后者無論從入門難度還是性價比上講，對於新手來說都是優先的選擇。 而GPU顯卡主流廠商大概兩家 ...
Tensorflow使用GPU訓練
確認顯卡驅動正確安裝： CUDA版本和Tensorflow版本有對應關系，TF2.0可以使用CUDA 10.1，安裝TF2.0版本，查看conda 源中的TF ： 一定要安裝 gpu的build，指定build安裝方法： 執行命令： 然后來執行python代碼測試TF是否 ...
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曾經天真的我以為加了下面這個就已經使用了多個GPU訓練，事實上，它只用了其他卡的顯存。 后來經過查找了一波資料后，終於找到了真正用多GPU訓練的方法，這個方法也很簡單，從上面的基礎上再插入一個函數就可以了。 實驗條件： tensorflow 1.13.1 keras ...
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如何免費使用GPU跑深度學習代碼
作者：凌逆戰 博客地址：https:////www.cnblogs.com/LXP-Never/p/11614053.html 從事深度學習的研究者都知道，深度學習代碼需要設計海量的數據，需要很大很大很大(重要的事情說三遍)的計算量，以至於CPU算不過來，需要通過GPU幫忙，但這必不意 ...