本文是在宿主機Ubuntu16.04上安裝Docker(nvidia-docker),並成功進行MindSpore1.0.0的GPU訓練; Ubuntu 16.04 Docker Nvidia-docker (cuda:10.1-base)----可使 ...
技術背景 在前面一篇博客中,我們介紹過MindSpore CPU版本的Docker部署以及簡單的案例測試,當時官方還不支持GPU版本的Docker容器化部署。經過MindSpore團隊的努力, . . 版本的MindSpore GPU終於推出了Docker版本的安裝解決方案: 在本文中我們將針對這一方案進行直接的測試,並補充其中一些很有可能被忽略的細節,接下來直接上手。 更換華為雲鏡像源 在華為雲 ...
2021-05-06 16:26 0 407 推薦指數:
本文是在宿主機Ubuntu16.04上安裝Docker(nvidia-docker),並成功進行MindSpore1.0.0的GPU訓練; Ubuntu 16.04 Docker Nvidia-docker (cuda:10.1-base)----可使 ...
創建MindSpore虛擬環境 創建虛擬環境並安裝依賴庫 conda create -n mindspore python=3.7.5 cudatoolkit=10.1 cudnn=7.6.5 gmp=6.1.2 nccl openmpi 或者分步安裝 ...
1、先查看服務器上的cuda版本 ➜ ~ cat /usr/local/cuda/version.txt CUDA Version 9.0.176 2、根據服務器的cuda版本去docker hub 拉鏡像 nvidia/cuda:9.2-devel-ubuntu18.04 3、用鏡像 ...
本文是在宿主機Ubuntu16.04上拉取cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04的鏡像,在容器中通過Miniconda3創建python3.7.5的環境並成功安裝mindspore_gpu_1.0.1; 一、前期踩過的坑 二、安裝成功的流程 【1】拉取 ...
技術背景 MindSpore是一款新一代AI開源計算框架,其特色在於:創新編程范式,AI科學家和工程師更易使用,便於開放式創新;該計算框架可滿足終端、邊緣計算、雲全場景需求,能更好保護數據隱私;可開源,形成廣闊應用生態。MindSpore的軟件架構如下圖所示: (圖片來自於參考鏈接 ...
前文已經給出1.3.0gpu版本的編譯及安裝,本文在此基礎上進行分布式組件的安裝,前文信息參看: 國產計算框架mindspore在gpu環境下編譯分支r1.3,使用suod權限成功編譯並安裝,成功運行——(修復部分bug,給出具體編譯和安裝過程)—— 第一部分:依賴環境的安裝 國產計算框架 ...
0,需要VS環境,如果沒有需要下載安裝 https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/vs/older-downloads/ Visual Studio 安裝,除了C/C++ 其他都不勾選 1,解壓cuda9.0,點擊解壓后文 ...
先查看自己電腦英偉達CUDA支持的版本信息 點幫助——系統信息: 或者cmd查一下 下載相關CUDA驅動 CUDA下載:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive CUDNN下載:https ...