GPU 云服务器（GPU Cloud Computing，GPU）是提供 GPU 算力的弹性计算服务，具有超强的并行计算能力，作为 IaaS 层的尖兵利器，服务于深度学习训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景 腾讯云随时提供触手可得的算力，有效缓解您的计算压力，提升业务效率与竞争力。 GPU在我日常不怎么使用的上，但有时候又有修复视频的需求，自己的电脑没有强大的GPU在腾讯云领到一台GPU服务器那么就要试试视频修复运行的怎么样了 这次服务器是有显卡的，N卡P40，算力还行，毕竟企业级显卡嘛 在此附上Windows版驱动安装教程 GPU基础环境部署操作： https://doc.weixin.qq.com/doc/w3_AIgA4QYkACkWEoXrDAlTPqe0Lr69g GPU GRID 控制面板 -> 许可 -> 管理许可证 -> 如下图填写 License 服务器和端口号； image.png 在任务管理器就可以看到GPU了 image.png 简单看一下配置跑分，豪华的这配置啊
一、故事背景 GPU 云服务器（GPU Cloud Computing）是基于 GPU 的快速、稳定、弹性的计算服务，因此，可以广泛应用到深度学习训练/推理、图形图像处理以及科学计算等场景中。 GPU 云服务器提供和标准 CVM 云服务器一致的方便快捷的管理方式。GPU 云服务器通过其强大的快速处理海量数据的计算性能，有效解放用户的计算压力，提升业务处理效率与竞争力。 腾讯云的GPU云服务器分为两类，一个是计算型实例服务器，一个是渲染型实例服务器。不管是何种类型的GPU云服务器，都需要配置和安装必要的组件才能正常工作和使用。 腾讯云提供三种加速计算选型：适用于通用计算的 GPU 计算型（GN2、GN8）和适用于图形密集型应用程序的 GPU 渲染型 GA2。 四、操作步骤 4.1 购买服务器 腾讯云的GPU云服务器分为两类，一个是计算型实例服务器，一个是渲染型实例服务器，我们选择下图中的GN7服务器，它是一种计算型实例服务器。
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最近在跑深度学习，需要大量的算力资源，偶然机会注意到了腾讯云的GPU云服务器的体验活动，果断参加，现将我个人的快速上手体验和遇到的问题分享给大家，请大家指正。 云服务器（以Windows系统为例）搭建自己的深度学习环境。 三、深度学习环境配置 推荐基础搭配：Anaconda + Pytorch + Tensorflow，其它可按需求安装，如果是零基础，同样推荐参考：零基础小白使用GPU云服务器（以Windows系统为例） pip install tensorflow-gpu==2.2.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 这样，GPU云服务器的深度学习环境就已经搭建好了 后记 虽然最后想通过配置Windows本地PyCharm连接远程Windows系统的服务器的尝试失败，但这个过程也不失为一个有趣的体验。
GPU环境准备 GPU服务器选择 目前云服务厂商基本都有售卖GPU云服务器，在腾讯云上，登录这个网址： https://cloud.tencent.com/product/gpu 点击【立即选购】可以进入选购页面 好了，让我们略过服务器选购的具体细节，其实这一步最大的阻碍不是算力，而是钱啦。也略过云服务器初始化的步骤，那和普通的云服务器没有差别，都是选择一台Linux然后初始化一些配置而已。 另外如果你没有购买云服务器，而是有一个装有N卡的个人电脑，那么下面的内容同样适用于你。 驱动安装 新的GPU服务器虽然有显卡，但是是没有显卡驱动的。这里需要我们手动安装一下。 C：计算进程，G：图形进程，C+G：计算与图形都有 Process name 进程名 GPU Memory Usage 进程的显卡使用率 GI ID、CI ID目前没找到资料，这个也是新版本nvidia-smi 二者几乎一样，虽然显存只用了一半，但GPU利用率（Gpu-Util)已经到达100%了。性能等级也变成了P0。 最终在我的云服务器上跑了60分钟…… 好吧。
本次有幸参与腾讯云GPU服务器体验，以此开展为期一个月的GPU服务深度体验，本次体验使用腾讯云P40机型进行yolo-v5模型训练。 硬件环境 cpu：E5-2680 GPU：P40 CPU.png GPU环境.png 软件环境 GPU驱动版本510 cuda版本11.6 conda版本：4.12 pytorch版本：1.11.0+cu102 /models/yolov5s.yaml --weights weighs/yolov5s.pt & 总结 云GPU对于本地物理GPU非常明显优势在于 不受空间限制，只要有网络环境便可使用GPU进行计算 省去维护物理机的麻烦，机器配置灵活配置 腾讯云的内网仓库提供了非常齐全的软件包，各种环境搭起来很方便 不足的在于成本还是要高于自己买物理GPU，期待云GPU规模上来以后跟常规的CPU服务一样亲民。
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GPU 云服务器的简介 GPU 云服务器（GPU Cloud Computing，GPU）是基于 GPU 应用的计算服务，具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，适应用于 3D 图形应用程序、视频解码、深度学习 我们提供和标准云服务器一致的管理方式，有效解放您的计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。 查看详情 免费代金券 腾讯云 GPU 云服务器的特性 选型丰富 腾讯云提供计算型 GPU 和渲染型 GPU 两种功能类型供您选择，分别针对计算负载场景和图形处理负载场景，满足您的不同需求。 目前，GPU云服务器已全面支持包年包月计费和按量计费，您可以根据需要选择计费模式。查看定价表 >> 易于入门 GPU 云服务器实例创建步骤与云服务器 CVM 实例创建步骤一致，无需二次学习。 极致性能 GPU 云服务器突破传统 GPU，发挥极致性能，具有高并行、高吞吐、低时延等特点，在科学计算表现中性能比传统架构提高 50 倍。
redirect=1014&cps_key=6f5f5aedea72d213ca302d15938d0f44&from=console GPU云服务器**的简介** GPU 云服务器（GPU Cloud Computing，GPU）是基于 GPU 应用的计算服务，具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，适应用于 3D 图形应用程序、视频解码、深度学习、科学计算等应用场景。 腾讯云 GPU 云服务器的特性 选型丰富 腾讯云提供计算型 GPU 和渲染型 GPU 两种功能类型供您选择，分别针对计算负载场景和图形处理负载场景，满足您的不同需求。 目前，GPU云服务器已全面支持包年包月计费和按量计费，您可以根据需要选择计费模式。 易于入门 GPU 云服务器实例创建步骤与云服务器 CVM 实例创建步骤一致，无需二次学习。 极致性能 GPU 云服务器突破传统 GPU，发挥极致性能，具有高并行、高吞吐、低时延等特点，在科学计算表现中性能比传统架构提高 50 倍。
概述 GPU 云服务器（GPU Cloud Computing） 是基于 GPU 的快速、稳定、弹性的计算服务，主要应用于深度学习训练/推理、图形图像处理以及科学计算等场景。 GPU 云服务器提供和标准 CVM 云服务器一致的方便快捷的管理方式。GPU 云服务器通过其强大的快速处理海量数据的计算性能，有效解放用户的计算压力，提升业务处理效率与竞争力。 清单 GPU 服务器 [参加活动免费领取一个月的GPU服务器体验](https://cloud.tencent.com/developer/article/1969964) Linux 操作系统 需要修复的照片 环境搭建 系统镜像选择 推荐使用腾讯云官方推出的已经安装好Tesla Driver + CUDA的系统镜像，如果自己手动去构建的话会特别的麻烦，而且会出现各种问题，最典型的国内的网络去下载所需要的文件 GFPGAN的运行环境 官方指导页面 Python >= 3.7 (Recommend to use Anaconda or Miniconda) PyTorch >= 1.7 Option: NVIDIA GPU
之前一直听说GPU云服务器如何如何的厉害，就对这个有了一点好奇心，想着看看能不能玩游戏。就这么试了，首先去申请一下权限。 接着我们就可以在云服务器的购买页面看到这个了。图片看起来有点火爆啊图片好了，搞完以后我们来配个网络，直接拉满。等起飞。细节不展示了哈。 上图先图片下面是四分之一颗的跑分图片后来我为了更好的体验，必须换整颗的图片那么，我们开始跑游戏了啊 ，想办法图片图片挺吃上行带宽的图片图片图片图片图片本次花费6元左右吧，主要是流量贵。。。
对于类似于自然语言处理等相关实验或项目需要较高配置的服务器，公司或学校服务器达不到要求或者服务器上类似于cuda等驱动或其他工具的版本不能满足要求时，相对于个人笔记本，选择GPU云服务器是个不错的选择 我要做一个中文文本摘要的实验，由于不想在自己的电脑上搭建环境，所以选择了腾讯云GPU服务器，虽然选购的配置不是很高，但是足够使用。 服务器 操作系统 CUDA NVIDIA-SMI GPU计算型GN6S Ubuntu Server 18.04.1 LTS 64位(自动安装GPU驱动) 10.1 430.50 conda python Pytorch 4.7.12 3.7.4 1.4.0 下面是我选购云服务器和安装环境的大概过程： 1、云服务器选购，选择适合自己需求的服务器，我的实验使用GN6S型号足够了，如果要求较高请选择较高配置 image.png 根据自己的需要创建安全组： image.png 设置密码： image.png 支付成功后云服务器就选购成功,在控制台看到实例的状态变为 运行中
腾讯云服务器的实例规格分为多种，即标准型、内存型、计算型、高IO型、大数据型等，新手站长网想要购买一台CVM云服务器，不清楚如何选择标准型或者计算型，特意查询了腾讯云的官方文档，分享出来，方便大家选择： 适合批处理、高性能计算和大型游戏服务器等计算密集型应用。 顾名思义，标准型云服务器是CPU、内存和网络性能均衡实例，适用于通用场景；而计算型实例具有CPU高计算性能，更适合批处理等计算密集型应用场景。 可以参考腾讯云官方文档：CVM云服务器实力规格汇总表 详解标准型S2/S3和计算型C3实例 这次的优惠活动中的标准型实例有两种可选，即标准型S1核标准型S2；计算型只有C3实例。 计算型C3实例适用场景： 批处理工作负载、高性能计算（HPC） 高流量 Web 前端服务器 大型多人联机（MMO）游戏服务器等其他计算密集型业务 腾讯云CVM云服务器规格不仅仅包括标准型和计算型，还包括大数据型 、批量计算型、内存型、黑石物理服务器等规格，直接参考官方文档：CVM云服务器实力规格汇总表是最精准的。
腾讯云GPU服务器（GPU Cloud Computing，GPU）是基于 GPU 应用的计算服务，具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，适应用于 3D 图形应用程序、视频解码、深度学习、科学计算等应用场景 我们提供和标准云服务器一致的管理方式，有效解放您的计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。 redirect=1040&cps_key=926cbf665559b546f00b6d68613668ee&from=console 腾讯云 GPU 云服务器的特性 选型丰富 腾讯云提供计算型 GPU 和渲染型 GPU 两种功能类型供您选择，分别针对计算负载场景和图形处理负载场景，满足您的不同需求 简单管理 GPU 云服务器采用和云服务器 CVM 一致的管理方式，无需跳板机登录，简单易用。 极致性能 GPU 云服务器突破传统 GPU，发挥极致性能，具有高并行、高吞吐、低时延等特点，在科学计算表现中性能比传统架构提高 50 倍。
云端获取和启用云服务器，并实时扩展或缩减云计算资源。云服务器 支持按实际使用的资源计费，可以为您节约计算成本。 腾讯云服务器（CVM）为您提供安全可靠的弹性云计算服务。只需几分钟，您就可以在云端获取和启用云服务器，并实时扩展或缩减云计算资源。云服务器 支持按实际使用的资源计费，可以为您节约计算成本。
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