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Volcano是业界首个云原生批量计算社区，也是 CNCF 首个及唯一孵化级批量计算项目。Volcano主要用于 AI、大数据、基因、渲染等诸多高性能计算场景，对主流通用计算框架均有很好的支持。
查看GPU频率范围 cat /sys/class/devfreq/ff9a0000.gpu/available_frequencies200000000 300000000 400000000 600000000 800000000 查看GPU工作模式 cat /sys/class/devfreq/ff9a0000.gpu/available_governorsuserspace powersav
最近在学习使用Jetson Tx1,下面是使用串口遇到的问题，做为我的第一篇博客。Jetson Tx1串口是TTL电平。Jetson Tx1的UART0在Linux上的设备号是“/dev/tty0”，但是在Tx1刷的系统中，UART0默认是做为console serail设备使用的，这个具体有什么作用，我也不大清楚了，百度一下也不是很懂。这就导致了在Linux上使用串口调试工具和PC机相连...
Linux查看Nvidia显卡信息及使用情况Nvidia自带一个命令行工具可以查看显存的使用情况：nvidia-smi表头释义：Fan：显示风扇转速，数值在0到100%之间，是计算机的期望转速，如果计算机不是通过风扇冷却或者风扇坏了，显示出来就是N/A；Temp：显卡内部的温度，单位是摄氏度；Perf：表征性能状态，从P0到P12，P0表示最大性能，P12表示状态最小...
为了方便对服务器进行自动管理，我们需要对硬件进行虚拟化。对于显卡而言，Nvidia有专门支持GPU虚拟化的显卡，比如GRID GPU系列。以NVIDIA GRID K2为例，显存8GB，可虚拟出2块GPU。对于GTX系列的显卡，如果Host主机为linux系统，想将显卡给虚拟机（windows或者linux）使用，则需要用到GPU透传（GPU passthrough）技术。目前这方面的资料非常..
Linux环境下安装好CUDA套件会自动安装nvvp。启动方法：$ nvvp启动后如下图新建任务：File ->New Session，根据需要填写相关栏。点击next，根据需要进行配置，缺省可以直接Finish。如果不想使用全部的GPU，可以在启动nvvp前，设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES，如：$ export CUDA_VIS...
１．在终端执行程序时指定GPU CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python your_file.py # 指定GPU集群中第一块GPU使用,其他的屏蔽掉CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 Only device 1 will be seenCUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 Devices 0 an...
https://www.cnblogs.com/qinlulu/p/14671420.htmlhttps://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html#dockerhttps://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-tool
文章大纲本地方式主要步骤CUDA 本地安装cuDNN 本地安装anaconda 环境构建WSL 2 docker 方式主要步骤参考文献本地方式主要步骤CUDA 本地安装我点的win 11 版本，比较迷惑的是这个命名方式CUDA Toolkit 11.5 Downloads安装完成后：PS C:\Users\season> nvcc --versionnvcc: NVIDIA (R) Cuda
如果你是使用 GPU 版 TensorFlow 的话，并且你想在显卡高占用率的情况下（比如玩游戏）训练模型，那你要注意在初始化Session的时候为其分配固定数量的显存，否则可能会在开始训练的时候直接报错退出：2017-06-27 20:39:21.955486: E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\m\windows-gpu\py\35...
服务器上多张GPU卡被不同人在不同的docker容器中使用，有时GPU分明没人使用了，使用nvidia-smi查看也是内存没占用:可是在容器内运行程序到分配GPU内存时总是报内存溢出的错误：可以看到，就是这么分配2M内存都分配不出来！尽管程序里开头的部分已经指定了要使用的是这些内存没被占用的GPU:os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='6,7'使用pip inst
nvidia-container-runtime 离线安装1.下载安装包2.docker使用GPU1.下载安装包按照顺序安装dpkg -i libnvidia-container1_1.3.3-1_amd64.debdpkg -i libnvidia-container-tools_1.3.3-1_amd64.debdpkg -i nvidia-container-toolkit_1.4.2-1_
百度网盘已弃用。随书资源已经放在码云和 github，方便国内外朋友下载。码云：https://gitee.com/yongkezhao/PracticeCaffeIn21Daysgithub：https://github.com/zhaoyongke/Caffe21Days----------------------------------------------------------不少读者
使用Docker在Ubuntu18.04实现实验室多人共享GPU完整方案。
安装背景AI如雨后春笋般的出现，DEVOPS的理论不断深入。所有高大上的开源产品都支持两个环境：docker 和Linux。本文主要讲解怎么在一台安装了GPU的centos7 环境安装tensorflow docker镜像。国内就几个大厂的同学可以享受这种高级环境待遇，如果您有该环境建议尝试起来吧，毕竟AI可以让我们多一项skill。安装nvidia-dockernvidia 对docker进行了
GoogleColaboratory 是一个 Google 研究项目，旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。同时Google colaboratory 通过云端服务免费提供GPU进行深度学习训练，而且服务器直接默认安装好了tensorflow。同时可以云端安装Kersa,Pytorch等框架，使用起来非常的...
GPU训练速度分析：常见模型会从磁盘中抽取数据，进行预处理，然后通过网络发送数据。例如，处理JPEG图片的模型会有下面的流程：从磁盘加载图片，将JPEG解码成一个tensor，进行裁减（crop）和补齐（pad），可能还会进行翻转（flip）和扭曲（distort），然后再batch。该流程被称为input pipeline。随着GPUs和其它硬件加速器越来越快，数据预处理可能是个瓶颈。...
综合多篇文章，实际操作后，可正常使用。总结配置流程如下：选取TF gpu版，众所周知，目前框架gpu速度远高于cpu速度；所以选取gpu版。在NVIDIA官网，查询笔记本gtx1050是不被支持的，没有关系，实际是支持的。主要分为 CUDA、CUDNN安装；python安装；TF安装；**一、CUDA、CUDNN安装**参考[文章win10搭建tensorflow-gpu环境按照文...
1 通用分配GPU：import osos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1,2'2 有些使用上述方法不可取，需要从代码中指定分配GPU：session_config = tf.ConfigProto(device_count={'GPU': 0,'GPU':1,'GPU':2})#session_config.gpu_options.per_...
如果机器上有多于1个的GPU，默认除第一个之外其他的是不工作的，但是可以使用 with ... decice 语句指派特定的CPU或者GPU执行操作。with tf.Session() as sess: with tf.device('/gpu:1'): a = tf.placeholder(tf.float32) b = tf.placehol...
查看是否有GPUimport tensorflow as tfgpu_device_name = tf.test.gpu_device_name()print(gpu_device_name)输出/device:GPU:0GPU是否可用# 返回True或者Falsetf.test.is_gpu_available()from tensorflow.python.clien...
sess.run()这行命令前面，加上如下：sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True)) 终端的device mappingDevice mapping:/job:localhost/replica:0/task:0/device:GP...
步骤1.Ubuntu16.04 LTS2.配置Nvidia显卡驱动3.Cuda-9.04.Cudnn-7.1.45.TensorFlow1.81. Ubuntu16.04 LTS安装Ubuntu16.04不详细说明，网上很多博客2. 配置Nvidia显卡驱动网上很多博客，但是我介绍一种简单的安装方法，找到"系统设置&quot
最近A股动荡难料，笔者在最近的两周里证券账户里的资金缩水了10%，成功地完成了一个合格中国韭菜的本分工作——我买就跌停，我卖就疯涨。三个月的炒股经历成功交了一大笔学费，昨天周五对股市彻底丧失信心，灰溜溜地清了波仓，准备潜心研究一手股票数据再重振旗鼓卷土归来。恰逢文本挖掘的小崔老师向我们推荐了python功能包Tensorflow，这个模块似乎在做自然语言处理方面有很大的优势。其实前几个月还在暑..
GPU运行Tensorflow的几点建议：1.在运行之前先查看GPU的使用情况：指令：nvidia-smi备注：查看GPU此时的使用情况或者指令：watch nvidia-smi备注：实时返回GPU使用情况2.指定GPU训练：方法一、在python程序中设置：代码：os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’] = ‘0’备注：使...
Tensorflow指定显卡GPU运行 有些工作站配备了不止一块显卡，比如4路泰坦。TensorFlow会默认使用第0块GPU，而以TensorFlow为Backend的Keras会默认使用全部GPU资源。有时候有多个人需要跑实验，如果一个人占用了全部GPU，其他人就不能跑了。因此需要能够指定使用特定的GPU。 具体地，只需要在主代码的开头插入如下代码，即可指定使用第3块（从0开始计数...
之前的文章讲过用Tensorflow的object detection api训练MobileNetV2-SSDLite，然后发现训练的时候没有利用到GPU，反而CPU占用率贼高（可能会有Could not dlopen library 'libcudart.so.10.0'之类的警告）。经调查应该是Tensorflow的GPU版本跟服务器所用的cuda及cudnn版本不匹配引起的。知道问题所在
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