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Linux关于GPU的命令

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Ubuntu Linux CPU GPU 性能测试

Linux越来越容易上手和使用,其用户越来越多,如何在Linux下测试CPU/GPU等性能呢? Hardinfo是Linux的图形实用程序,可显示有关PC中各种硬件组件的信息,例如处理器,RAM模块,传感器,硬盘驱动器等。 Linux并非以其游戏能力和可能性而闻名,自然而然,没有太多可供用户用来测试其图形硬件的GPU基准测试工具。但是,有些基准测试套件可以帮助精确确定GPU性能的各个方面。 从技术上讲,Linux中所有可用的GPU基准测试工具当然只能在OpenGL渲染器下进行测试。尽管GPU可能与某些版本的Direct3D兼容,但无法在Linux下测试此渲染器。 2020-06-16 16-40-50 的屏幕截图.png 最小的Sanctuary,2007年推出,Linux包只有28MB; 最大的Superposition,2017年推出,Linux包已经达到1564MB

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    Linux 中指定使用的GPU

    1 查看GPU 编号及其使用信息 参考文章Linux下查看NVIDIA的GPU使用情况 $ nvidia-smi ? 其中左上侧有0、1、2、3的编号,表示GPU的编号,在后面指定GPU时需要使用这个编号。 2 方法一:在终端执行程序时指定GPU $ CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python run_file.py 可用以下形式: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 0,2,3 Devices 0, 2, 3 will be visible; device 1 is masked CUDA_VISIBLE_DEVICES="" No GPU will be visible 3 方法二:在Python代码中指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"

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    linux安装keras+tensorflow-gpu步骤

    最主要的是keras和tensorflow-gpu的版本不匹配造成的。 python==3.6.7(这个环境以前以为要和以前安装的python版本对应,其实是不必要的,这个版本可以根据代码要求设定,比如可以3.5或3.6.)2.安装tensorflow,因为自己用的服务器可以使用GPU ,所以这里安装tensorflow-gpu版本:conda install tensorflow-gpu==1.12.0(这一步会自动安装 cudatoolkit 9.2 和 cudnn 7.6.0)3

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    Linux中如何管理Nvidia GPU

    Linux中查看GPU的信息与使用情况 1.查看显卡信息 由于测试环境使用的是NVIDIA的显卡,这里直接通过lspci命令即可查询具体显卡信息 lspci | grep -i nvidia lspci 总线的相关信息; Disp.A:是Display Active的意思,表示GPU的显示是否初始化; Memory Usage:显存的使用率; Volatile GPU-Util:浮动的GPU利用率; Compute 常用管理命令 1.列出所有可用的Nvidia设备 nvidia-smi -L image.png 2.列出每个GPU卡的详细信息 nvidia-smi --query-gpu=index,name, uuid,serial --format=csv image.png 3.查询某个GPU卡的详细信息(指定GPU卡的id,只截图一部分) nvidia-smi -i 0 -q image.png 4 加上-r参数可以重启某个GPU卡(0是GPU卡的序号) nvidia-smi -r -i 0

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    Linux之父骂的?英伟达开源LinuxGPU内核驱动

    ---- 新智元报道   编辑:David 【新智元导读】英伟达宣布开源Linux GPU内核驱动模块,开发者纷纷表示「活久见」,不会和之前Linux之父对英伟达的「友善度词汇」有关吧? 不过有一点点条件,一是Linux系统,二是开源的是GPU的内核模块。 5月12日,英伟达官网发布消息,将Linux GPU内核模块作为开放源码发布,具有GPL/MIT双重许可证,开源从R515驱动版本开始。 英伟达称,这是改善Linux系统下GPU使用体验的重要一步,使GPULinux操作系统的结合变得更紧密,也便于开发人员进行调试、整合和反馈信息。 我们对英伟达决定开源GPU内核驱动程序表示赞赏。Red Hat与英伟达合作多年,我们很高兴看到他们终于迈出了这一步」 被「Linux之父」骂的?

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    CentOS 7搭建Linux GPU服务器的教程

    CentOS 7搭建Linux GPU服务器的步骤,供大家参考,具体内容如下 1. CUDA Toolkit的安装 到https://developer.nvidia.com/cuda-gpus查询GPU支持的CUDA版本: ? 运行: 复制代码 代码如下: nvidia-smi 如果列出了GPU状态信息,表明安装成功: ? 到https://www.anaconda.com/download/#linux下载后,运行.sh文件安装。 /gpu/tensorflow-0.11.0rc1-cp27-none-linux_x86_64.whl pip install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL

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    Linux下查看NVIDIA的GPU使用情况

    查看命令 Nvidia自带了一个nvidia-smi的命令行工具,会显示GPU使用情况: $ nvidia-smi 出现如下图: ?

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    LinuxGPU云服务器安装 NVIDIA Tesla 驱动

    使用公共镜像的时候,支持后台自动安装GPU驱动。 目前官网控制台支持,后台自动安装GPU驱动,如下图: image.png 安装驱动: NVIDIA Telsa GPULinux 驱动在安装过程种需要编译 kernel module,所以要求系统安装好了 gcc 和编译 Linux Kernel Module 所依赖的包,例如 kernel-devel-$(uname -r) 等。 image.png 登录 GPU 实例,使用 wget 命令, 粘贴上述步骤复制的链接地址下载安装包;或通过在本地系统下载 NVIDIA 安装包, 上传到 GPU 实例的服务器。 例如,对文件名为NVIDIA-Linux-x86_64-440.33.01.run加执行权限: # chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-440.33.01.run 安装当前系统对应的

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    Amax K40 Linux GPU服务器重装记录

    因为这台GPU服务器闲置了很久,经过这两天的安装,现在基本能用了。整个过程其实挺坎坷的,因此记录下此次安装过程中遇到的坑,后面好参考。 Caffe编译过程中HDF5库路径的问题 在Ubuntu 16.04中,HDF5文件的lib目录不在系统默认的/usr/local/lib或/usr/lib目录下,而是在/usr/lib/x86_64-linux-gnu /hdf5/serial目录下,所以在Caffe的Makefile.config中的LIBRARY_DIRS那行后面增加/usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64 -linux-gnu/hdf5/serial。 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial 修改后再重新编译Caffe即可。

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    奔涌吧,GPU! GPU选型全解密

    大数据时代对计算速度提出了更高的要求,GPU处理器应运而生。那么,如何选择GPU呢?为了让大家了解不同应用场景下的GPU云服务器选型,我们邀请腾讯云大茹姐姐创作了这篇深度好文。 在深入了解不同应用场景下的GPU云服务器选型推荐之前,我们先来了解一下CPU和GPUGPU和vGPU之间的差异。 CPU和GPU硬件结构对比GPU vs vGPUGPU云服务器提供了直通型GPU和虚拟化的vGPU,可以满足计算密集型场景和图形加速场景下的不同算力需求。 GN10XGN10Xp、GN8、GN7等整卡实例均采用GPU直通技术;vGPU是指虚拟化GPU,支持GPU资源的更细粒度划分,如12、14以及18 GPUGPU实例简介腾讯云CVM针对不同应用场景,推出搭配不同GPU卡的实例类型,如下表所示,GPU实例以NVIDIA Tesla系列为主,满足不同应用场景下的算力需求。

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    Linux下监视NVIDIA的GPU使用情况详解

    在使用TensorFlow跑深度学习的时候,经常出现显存不足的情况,所以我们希望能够随时查看GPU时使用率。如果你是Nvidia的GPU,那么在命令行下,只需要一行命令就可以实现。 1. 显示当前GPU使用情况 Nvidia自带了一个nvidia-smi的命令行工具,会显示显存使用情况: $ nvidia-smi 输出: ? 2. 周期性输出GPU使用情况 但是有时我们希望不仅知道那一固定时刻的GPU使用情况,我们希望一直掌握其动向,此时我们就希望周期性地输出,比如每 10s 就更新显示。

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    使用 Elastic GPU 管理 Kubernetes GPU 资源

    但应用在 GPU 场景,还是存在以下不足: 集群 GPU 资源缺少全局视角。没有直观方式可获取集群层面 GPU 信息,比如 Pod / 容器与 GPU 卡绑定关系、已使用 GPU 卡数等。 由于 GPU 卡相对昂贵,并且某些 AI 负载吃不满单张 GPU 算力,GPU Sharing 技术应运而生。 问题二:无法支持多 GPU 后端 除分配挂载整卡的方式外,TKE qGPU、vCUDA、gpu share、GPU 池化 等 GPU 共享技术越来越被用户采用。 对 GPU 成本的关注,对 GPU 资源的整体把控,对 GPU 不同后端的精准使用,都成为了客户能用好 GPU 算力的前提条件。 ,可以是一块本地 GPU 物理卡、一个 GPU 切片资源( GPU 算力 / 显存 的组合)、一个远端 GPU 设备。

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    GPU在哪?

    GPU在哪? GPU大体上可以有下面几种方式: 第一种,自己购买GPU服务器。当然了,很多时候个人要求不高,或者工作相对简单的时候,一台有独立显卡的中高端游戏笔记本,可能就已经足够完成这个工作了。 或者是阿里云、腾讯云、华为云的GPU服务器,和一台普通的Linux主机没区别。 ---- 这里我介绍一下最近我在使用的第四种GPU来源:MistGPU MistGPU是一个共享AI计算平台,提供简单易用的AI计算服务。用户可以在上面使用GPU服务器训练AI模型,按时间计费。 排除一些缺点,如果只考虑性价比的话,MistGPU真是现在GPU训练服务中最高的。这种将大量的GPU资源拆散成碎片再零售的方法,既保证了用户快速使用,也保证了成本相对低廉。

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    GPU accelerated

    = optim.SGD(net.parameters(), lr=1e-3) criteon = nn.CrossEntropyLoss().to(device) # 同样将loss部分的计算转移到GPU 上去 同样的,数据部分也可以转移到GPU上去 data, target = data.to(device), target.to(device)

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    使用GPU

    在TensorFlow中,支持的设备类型是CPU和GPU。它们被表示为strings。例如: "/cpu:0":机器的CPU "/gpu:0"你的机器的GPU,如果你有一个。 "/gpu:1"你的机器的第二个GPU等 如果TensorFlow操作既具有CPU和GPU实现,则在将操作分配给设备时,GPU设备将被赋予优先级。例如, matmul具有CPU和GPU内核。 在用设备的系统cpu:0和 gpu:0,gpu:0将选择运行matmul。 允许GPU内存增长 默认情况下,TensorFlow将几乎所有GPUGPU内存映射 CUDA_VISIBLE_DEVICES到该进程的可见内容。 如果要真正限制TensorFlow进程可用的GPU内存量,这是非常有用的。 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

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    gpu使用

    我们的实验硬件环境配置为:GPU计算型GN7|GN7.5XLARGE80(配置一颗NVIDIA T4),80内存。操作系统为 Windows Server 2019 数据数据中心版 64位 中文版。 腾讯云的GPU产品计算型GN7,使用在gpu上的效果不错,代码运行速率高,基本上各项功能都非常好,所以我觉得非常适合来做这项工作。 总之,gpu效能很不错。

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    图解GPU

    这是图解系列之GPU 关注阅读更多图解 ? 要说GPU就绕不开CPU。 以前CPU要做所有的工作,但是后来发现有一类工作,它比较简单并且需要大量的重复性操作,各操作之间又没有关联性。 于是CPU就找了一堆GPU来干这些大量重复性的简单工作。 由于图形渲染任务具有高度的并行性,所以GPU一开始就是做图形渲染的工作。 ? GPU内部有数量众多的计算单元,每个计算单元内只有非常简单的控制逻辑。尽管每一个单元的计算能力不如CPU,但人多力量大呀。 CPU是顺序执行的: ? GPU是并行执行的: ? 下面我们看一下GPU的工作原理。 GPU的工作都是CPU安排的,包括图形渲染。 GPGPU其实是对GPU的一种优化,让GPU更加的具有易用性和通用型,GPU应用于AI就是GPU通用属性的一个方向,类似的方向有很多:挖矿、AI训练、HPC高性能计算等。

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    使用Tensorflow-GPU禁用GPU设置(CPU与GPU速度对比)

    禁用GPU设置 # 在import tensorflow之前 import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' CPU与GPU对比 显卡:GTX 1066 GPU ? 简单测试:GPU比CPU快5秒 补充知识:tensorflow使用CPU可以跑(运行),但是使用GPU却不能用的情况 在跑的时候可以让加些选项: with tf.Session(config=tf.ConfigProto (allow_soft_placement=True, log_device_placement=True)) 其中allow_soft_placement能让tensorflow遇到无法用GPU跑的数据时 以上这篇使用Tensorflow-GPU禁用GPU设置(CPU与GPU速度对比)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    GPU渲染之OpenGL的GPU管线

    GPU渲染流水线,是硬件真正体现渲染概念的操作过程,也是最终将图元画到2D屏幕上的阶段。 GPU管线涵盖了渲染流程的几何阶段和光栅化阶段,但对开发者而言,只有对顶点和片段着色器有可编程控制权,其他一律不可编程。如下图: ? 简单总结GPU管线,这阶段中主要是对图元进行操作。 正因这独立性,GPU可以并行化处理每一个顶点,提高处理速度。 顶点着色器最重要的功能是执行顶点的坐标变换和逐顶点光照。 这样设计的好处是能减少一些不必要的绘制,并减少对GPU的浪费。 回到正题,片段着色器同上述的顶点着色器,只是它作用的对象是每一片段,对其进行着色贴图。 推荐阅读: GPU的工作原理 两段小视频轻松理解CPU & GPU的工作原理 GPU内存分级

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