截屏程序的源码网上到处都有，但是基本都不支持多显示器。 这让我一度以为支持多显示器是一件很困难的事情。...(demo http://download.csdn.net/detail/problc/3841959 包含多显示器支持，窗口高亮，十字放大等) 其实多显示的截屏跟主显示器的截屏区别并不大，...hScrDC = CreateDC( _T("DISPLAY"),NULL,NULL,NULL );//主显示器DC hScrDC = ::GetDC(GetDesktopWindow()); //多屏...SM_CYVIRTUALSCREEN); GetSystemMetrics(SM_XVIRTUALSCREEN ); GetSystemMetrics(SM_YVIRTUALSCREEN ); 特别注意的是，多显示器的时候...所以多显示器处理时，边界不要以为是(0,0)->(cx,cy)。 多显示器的坐标是以主屏幕的左上角为(0,0)。 如果你有单显示器的源码，不妨改改上面的几个小地方，你会发现多屏截屏其实很容易。
Pytorch多GPU训练 1. torch.nn.DataParallel torch.nn.DataParallel()这个主要适用于单机多卡。...个人一般比较喜欢在程序开始前，import包之后使用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']来优先设定好GPU。...例如要使用物理上第0,3号GPU只要在程序中设定如下： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,3' **注意：**如上限定物理GPU后，程序实际上的编号默认为device_ids...batch_size设定 batch——size的大小应该大于所使用的GPU的数量。还应当是GPU个数的整数倍，这样划分出来的每一块都会有相同的样本数量。...Reference: OPTIONAL: DATA PARALLELISM PyTorch官方中文 pytorch 多 gpu 并行训练 https://blog.csdn.net/qq_34243930
Keras 2.X版本后可以很方便的支持使用多GPU进行训练了，使用多GPU可以提高我们的训练过程，比如加速和解决内存不足问题。 多GPU其实分为两种使用情况：数据并行和设备并行。...我们大多数时候要用到的都是数据并行，其他需求可以参考这篇博客：Keras多GPU及分布式。...这里就给出数据并行的多GPU训练示例： from keras.utils.training_utils import multi_gpu_model #导入keras多GPU函数 model =...Originally defined at: 我使用单GPU训练的时候没有问题，改成多GPU后出现这个问题。这个问题好解决，将Tensorflow升级到1.4即可。...还有其他的改法可以参考这篇博客：[Keras] 使用多 gpu 并行训练并使用 ModelCheckpoint() 可能遇到的问题，思路都是一样的，只是改法不同。 这样就能够成功使用多GPU训练啦。
机器之心报道 作者：力元 多数 PyTorch 高级库都支持分布式训练和混合精度训练，但是它们引入的抽象化往往需要用户学习新的 API 来定制训练循环。...「Accelerate」提供了一个简单的 API，将与多 GPU 、 TPU 、 fp16 相关的样板代码抽离了出来，保持其余代码不变。...PyTorch 用户无须使用不便控制和调整的抽象类或编写、维护样板代码，就可以直接上手多 GPU 或 TPU。...accelerator.backward(loss) 此行代码为向后传递添加了必要的步骤来提高混合精度，但对于其他集成则需要进行一些自定义。...Accelerate 支持的集成包括： CPU 单 GPU 单一节点多 GPU 多节点多 GPU TPU 带有本地 AMP 的 FP16（路线图上的顶点）
机器之心报道 作者：力元 多数 PyTorch 高级库都支持分布式训练和混合精度训练，但是它们引入的抽象化往往需要用户学习新的 API 来定制训练循环。...「Accelerate」提供了一个简单的 API，将与多 GPU 、 TPU 、 fp16 相关的样板代码抽离了出来，保持其余代码不变。...PyTorch 用户无须使用不便控制和调整的抽象类或编写、维护样板代码，就可以直接上手多 GPU 或 TPU。...Accelerate 支持的集成包括： CPU 单 GPU 单一节点多 GPU 多节点多 GPU TPU 带有本地 AMP 的 FP16（路线图上的顶点） 建新·见智 —— 2021亚马逊云科技 AI...在线大会 4月22日 14:00 - 18:00 为什么有那么多的机器学习负载选择亚马逊云科技？
在这样的系统中，需要解决如下几个问题： 「高效地混合部署问题」：如何高效地实现多 OS 协同开发、集成构建、独立部署、独立升级。...对于上述问题，openEuler Embedded 的当前思路是「混合关键性系统 = 部署 + 隔离 + 调度」，即首先实现多 OS 的混合部署，再实现多 OS 之间的隔离与保护，最后通过混合关键性调度提升资源利用率...多 OS 混合部署框架 openEuler Embedded 中多 OS 混合部署框架的架构图如下所示，引入了开源框架 OpenAMP[1]作为基础，并结合自身需要进一步创新。...「图 2」 多 OS 混合部署框架的基础架构 在上述架构中，libmetal 提供屏蔽了不同系统实现的细节提供了统一的抽象，virtio queue 相当于网络协议中的 MAC 层提供高效的底层通信机制...，具体可以参考 多 OS 混合部署 Demo[4] 在此基础上，openEuler Embedded 的混合部署框架还会继续演进，包括对接更多的实时操作系统，如国产开源实时操作系统 RT-Thread[
文档结尾有介绍不自建vncserver设置仅在1上显示，使Windows GPU机器控制台vnc能使用的办法 仅在2就是独显、仅在1就是非独显，记住这点就够用了 验证步骤： 1、用2019grid公共镜像买台...访问的时候先输入vncserver密码然后看到锁屏界面，然后点vnc viewer上的发送ctrl alt del按钮输入Administrator密码，然后在vnc会话里在桌面右键 → 显示设置 → 扩展这些显示器...如果控制台vnc里鼠标不同步，也是按【桌面右键 → 显示设置 → 扩展这些显示器 → 仅在1上显示】来设置。...DEFAULT\Control Panel\Mouse" /v "MouseSpeed" /t REG_DWORD /d 0 /f 在vnc会话里还可以通过第三方工具MultiMonitorTool来设置显示器模式...仅在1上显示 ②仅在2上显示 ③扩展显示1为主 ④扩展显示2为主 如何通过命令调整GPU云服务器VNC多显示器设置为仅在1上显示？
如果使用多GPU训练模型，推荐使用内置fit方法，较为方便，仅需添加2行代码。 注：以下代码只能在Colab 上才能正确执行。...在Colab笔记本中：修改->笔记本设置->硬件加速器 中选择 GPU 可通过以下colab链接测试效果《tf_多GPU》： https://colab.research.google.com/drive...__version__) from tensorflow.keras import * #此处在colab上使用1个GPU模拟出两个逻辑GPU进行多GPU训练 gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices...('GPU') if gpus: # 设置两个逻辑GPU模拟多GPU训练 try: tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration...') print(len(gpus), "Physical GPU,", len(logical_gpus), "Logical GPUs") except RuntimeError
磐创AI 专注分享原创AI技术文章 翻译 | fendouai 编辑 | 磐石 【磐创AI导读】：本文编译自tensorflow官方网站，详细介绍了Tensorflow中多GPU的使用。...目录： 介绍 记录设备状态 手动分配状态 允许GPU内存增长 在多GPU系统是使用单个GPU 使用多个 GPU 一． 介绍 在一个典型的系统中，有多个计算设备。...他们用字符串来表达，例如： •"/cpu:0": 机器的 CPU •"/device:GPU:0": 机器的 GPU 如果你只有一个 •"/device:GPU:1": 机器的第二个 GPU 如果...如果要真正限制 TensorFlow 进程可用的GPU内存量，这非常有用。 五． 在多GPU系统上使用单个GPU 如果您的系统中有多个GPU，则默认情况下将选择具有最低ID的GPU。...使用多个 GPU 如果您想要在多个 GPU 上运行 TensorFlow ，则可以采用多塔式方式构建模型，其中每个塔都分配有不同的 GPU。
多 GPU CUDA 压力测试# 1.下载软件 $ wget https://codeload.github.com/wilicc/gpu-burn/zip/master 2.解压缩 $ unzip gpu-burn-master.zip...3.进入目录编译(确保cuda环境变量已经配置成功 nvcc -v能显示结果) $ cd gpu-burn-master make 4.编译成功后,会在当前目录生成 gpu_burn 这个文件 $ gpu_burn...5.默认执行,跑全部GPU卡,空格后面参数为时间,一般快速测试设置100,稳定性测试为500 $ ..../gpu_burn 100 6.可以指定某几张卡跑,比如指定0和1号卡 $ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 ..../gpu_burn 100 References# http://wili.cc/blog/gpu-burn.html GPU burn 测试gpu 如何对 Linux 操作系统的 GPU 实例进行压测
前言 在数据越来越多的时代，随着模型规模参数的增多，以及数据量的不断提升，使用多GPU去训练是不可避免的事情。...Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式，本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方。...使用方式 使用多卡训练的方式有很多，当然前提是我们的设备中存在两个及以上的GPU：使用命令nvidia-smi查看当前Ubuntu平台的GPU数量(Windows平台类似)，其中每个GPU被编上了序号：...注意点 多GPU固然可以提升我们训练的速度，但弊端还有有一些的，有几个我们需要注意的点： 多个GPU的数量尽量为偶数，奇数的GPU有可能会出现中断的情况 选取与GPU数量相适配的数据集，多显卡对于比较小的数据集来说反而不如单个显卡训练的效果好...多GPU训练的时候注意机器的内存是否足够(一般为使用显卡显存x2)，如果不够，建议关闭pin_memory(锁页内存)选项。
模型代码说明 通过最简单的线性回归例子，实现TensorFlow多卡gpu例子 def model_train(x_data, y_data): layer0 = tf.keras.layers.Dense...编译模型： optimizer=‘adam’，优化器：梯度下降法优化 loss=‘mse’, 损失函数：使用均方差判断误差 gpu多卡利用代码说明 gpu为true开启多卡gpu支持，官网地址https...://www.tensorflow.org/guide/gpu if gpu: tf.debugging.set_log_device_placement(True) # 多卡gpu支持...，维度必须是gpu卡的倍数 gpu_len = len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')) print("gpu_len...卡的倍数 if x_data.shape[1] % gpu_len == 0 and x_data.shape[0] % gpu_len == 0: print("执行多卡gpu") with
多GPU并行 有时候想要把所有GPU用在同一个模型里，以节省训练时间，方便快速查看结果。这个时候需要用到GPU并行。 gpu并行有模型并行和数据并行，又分为同步和异步模式。...单机多卡一般采用同步的数据并行模式：不同gpu共享变量，不同gpu运算不同数据的loss和梯度后在cpu里平均后更新到被训练参数。...* gpu_nums,例如单gpu的为32，有4块gpu，则总的batchsize为32*4=128.在代码中也很清楚的显示出了tensorflow多gpu并行的原理。...注意事项 多gpu并行训练速度会提升，但不是完全线性的，因为gpu之间的通信需要时间。...多卡并行需要的cpu开销很大，所以对服务器的整体性能要求更高一些。如果服务器整体性能不是很好，还是单卡多任务吧。
可是，各种CPU、GPU、内存条、外设，那么多品牌种类型号参数，到底该怎么选？...PCIe通道和多GPU并行计算 如果在多个GPU上训练网络，PCIe通道是否重要呢？...另外，如果你想用定制水冷的话，保证你的机箱能装得下散热器，尤其是给GPU用定制水冷的时候，每个GPU的散热器都需要占空间。 显示器 怎么配显示器还用教？ 必须得教。 Tim放出了买家秀： ?...是的，作为一个成熟的技术人员，用多台显示器是基本配置了。 想象一下把买家秀上这三台显示器上的内容堆到同一块屏幕里，来回切换窗口，这得多累人。...主板： 准备尽可能多的链接GPU的PCle插槽，一个GPU需要两个插槽，每个系统最多4个GPU，不过你也要考虑GPU的厚度。 显示器： 为了提高效率，多买几块屏幕吧。
一文中介绍了混合云（广义的多云）的诸多架构以及各自的优势，本篇会重点来介绍下混合云下的多活架构。...背 景 企业选择混合云的技术诉求中，主要因素还是稳定性和成本 & 服务，而对这两点的极致追求就是多活架构。 稳定性 业务探索阶段追求效率，技术上一般会选择单云单活的架构。...编后语 一路走来，笔者对作业帮混合云多活架构的建设感受良多，其不单单是容器多集群的管理和流量调度，更是一整套贯穿资源和应用的企业架构整体解决方案。...混合云多活架构，需要 SYS、容器研发、中间件研发、SRE、DBA、DevOps、FinOps、安全等基础架构诸多方向精诚合作，需要所有业务研发部门鼎力支持，需要一个强有力的技术组织体系才能完成。...上述为作业帮混合云多活架构的综述，后续文章会逐渐为大家介绍多活架构中 IaaS、PaaS、SaaS 的技术细节以及迁移新云的 SOP，请大家持续关注。
*tower_grads): # Note that each grad_and_vars looks like the following: # ((grad0_gpu0..., var0_gpu0), ... , (grad0_gpuN, var0_gpuN)) grads = [] for g, _ in grad_and_vars:...we need a custom device function, to assign all variables to '/cpu:0' # Note: If GPUs are peered, '/gpu...their own computation graph for i in range(num_gpus): with tf.device(assign_to_device('/gpu...reach max iterations for step in range(1, num_steps + 1): # Get a batch for each GPU
最终需要使用多个GPU，甚至可能需要多个流程才能实现目标。建议先阅读TensorFlow关于GPU 的官方教程。...需要与要启动的进程一样多的内核（有时内核可以处理多个“线程”，因此这是最后关注的数字）。 将使用AWS的实例p3.8xlarge，提供32个vCores和4个V100显卡。...GPU分配和内存 默认情况下，Tensorflow会为模型选择第一个可用GPU，并在设备上为进程分配完整内存。不想要两个！希望工作进程共享一个模型，但是为自己的用法分配自己的GPU集部分。...对于GPU分配，有32个进程，4个GPU，每个16GB内存。增加每个进程的内存可以提高运行模型的进程速度。...<= 3): gpu_id = 0 else: gpu_id = (1 + (self.id%(n_gpu-1)
Mariana技术团队考虑到上述问题，在Mariana的DNN多GPU并行训练框架中，选择了数据并行的技术路线，完成了升级版的单机多GPU数据并行版本。...本文描述了多GPU加速深度神经网络训练系统的数据并行实现方法及其性能优化，依托多GPU的强大协同并行计算能力，结合数据并行特点，实现快速高效的深度神经网络训练。...框架设计目标 由于训练深层网络使用的训练数据规模庞大、计算开销大，从而训练过程收敛难，训练用时久，通过开发多GPU数据并行版本期望达到下述目标：充分利用单机多GPU计算资源和DNN的数据并行特性，加速模型训练过程...图2从单GPU训练到多GPU数据并行训练的概要视图 多GPU并行系统从功能上划分为用于读取和分发数据的Training Data Dispatcher和用于做数据并行训练的GPU Worker Group...多GPU数据并行框架训练的模型正在由这些产品使用。
在pytorch中的多GPU训练一般有2种DataParallel（DP）和DistributedDataParallel（DDP） ，DataParallel是最简单的的单机多卡实现，但是它使用多线程模型...，并不能够在多机多卡的环境下使用，所以本文将介绍DistributedDataParallel，DDP 基于使用多进程而不是使用多线程的 DP，并且存在 GIL 争用问题，并且可以扩充到多机多卡的环境，...所以他是分布式多GPU训练的首选。...总结 以上就是PyTorch的DistributedDataParallel的基本知识，DistributedDataParallel既可单机多卡又可多机多卡。...所以如果多卡训练建议使用DDP进行，但是如果模型比较简单例如2个GPU也不需要多机的情况下，那么DP的代码改动是最小的，可以作为临时方案使用。 作者：Kaustav Mandal
Kubernetes中GPU使用 Kubernetes中通过device plugin将GPU作为一种resource来使用，因此需要先创建一个device plugin将GPU信息注册到Kubernetes...信息 [nu2ewouaoe.png] 如上，可看到nvidia.com/gpu信息，说明GPU信息已经注册到Kubernetes中。...GPU类型pod的数量。...比如一个机子上有多张GPU卡，那使用该方法时，如配置NVIDIA_VISIBLE_DEVICES为all，默认下所有的pod都会运行在第0张GPU卡上，这会导致其他GPU卡浪费。...GPU虚拟化简单实现 要想解决GPU资源合理分配问题，业界有提出GPU虚拟化技术，这里就先不展开了。
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