查看显卡的硬件状况 nvidia-smi 如下图所示， 如下图所示， 如下图所示， 如下图所示， 如下图所示， 如下图所示， 如下图所示， 如下图所示， 如下图...
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
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
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"
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
AMD LINUX电源管理框架 AMD GPU的Linux电源管理框架是一个由内核模块、用户空间工具和ACPI方法等组成的复杂系统，旨在优化AMD GPU在Linux系统下的能耗和性能表现。...在AMD GPU的Linux电源管理框架中，内核模块负责实现GPU的功耗监测、功率管理和功率限制等功能，同时提供了一组名为“pp_*”函数的API，供用户空间程序调用。...AMD GPU的Linux电源管理框架在Linux内核中已经得到了很好的支持，并且已经成为了Linux操作系统中GPU电源管理的标准框架之一。...通过使用AMD GPU的Linux电源管理框架，用户可以更好地控制GPU的能耗和性能表现，从而提高计算机的稳定性和可靠性，同时也可以延长GPU的使用寿命。...Radeon-profile Radeon-profile是一个第三方开源的工具，用于在Linux上管理和监控AMD Radeon显卡。
本文介绍在Linux操作系统的发行版本Ubuntu中，配置可以用CPU或GPU运行的Python新版本深度学习库tensorflow的方法。 ...；而在本文中，我们就介绍一下在Linux Ubuntu环境中，CPU与GPU版本tensorflow库的配置方法。 ...首先，建议大家按照文章Linux Ubuntu配置Anaconda与Python环境中提及的内容，首先配置好Anaconda环境；其次，如果大家需要在虚拟环境中配置tensorflow库，那么就可以自行创建一个虚拟环境后开始后续的操作...这里有必要提一句，其实我们通过前述方法配置的tensorflow库，其自身原理上也是支持GPU运算的——因为在Linux操作系统中，从tensorflow库的1.15版本以后，就不再区分CPU与GPU版本了...GPU）。
---- 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GPU与Linux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？
第三章 浅谈GPU虚拟化技术（三）GPU SRIOV及vGPU调度 GPU SRIOV原理 谈起GPU SRIOV那么这个世界上就只有两款产品：S7150和MI25。...VF调度 AMD GPU SRIOV从硬件的角度看就是一个对GPU资源的分时复用的过程。因此其运行方式也是与GPU分片虚拟化类似。SRIOV的调度信息后续重点介绍。...GPU SRIOV的调度系统 分时复用 VF的调度是GPU虚拟化中的重点，涉及到如何服务VM，和如何确保GPU资源的公平分片。 GPU SRIOV也是一个分时复用的策略。...对于Linux的客户机，则更简单，直接查看GPU驱动的trace event。当然我们要感谢AMD在提供给Linux内核的SRIOV VF驱动上没有去掉trace event。...加上其他由于PF驱动被Linux内核调度的延迟，很有可能触发Windows Guest内部的TDR。 不知不觉把GPU虚拟化的调度都在这章里讨论过了。很好，专门介绍GPU调度的章节可以省下来了 。
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
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：
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 GPU 的 Linux 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
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。
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。
图片一、GPU架构发展历史 1999年,英伟达发布第一代GPU架构GeForce 256,标志着GPU时代的开始。...随后,英伟达推出了Tesla、Fermi、Kepler、Maxwell、Pascal、Volta、Turing和Ampere等GPU架构,不断增强GPU的计算能力和程序性,推动GPU在图形渲染、人工智能和高性能计算等领域的应用...GPU核心的运行方式与CPU略有不同，在GPU核心中，CPU将数据和指令传送到GPU中去，GPU再将数据加载到GPU的内存中，并利用内部的流处理器执行计算任务。执行完成后，将计算结果传回CPU中。...最近几年,英伟达还在GPU中加入了张量核心和RT核心,可以支持 AI和神经网络计算等新型工作负载。可以看出,英伟达显卡在GPU应用和体系结构上不断创新,推动着整个GPU技术发展。...六、多模态构成 英伟达GPU通过流处理器、张量核心和RT核心实现了多模态设计,可以支持多种工作负载:1) 流处理器用于支持传统的图形渲染和通用GPU计算,代表了英伟达GPU的渲染和计算能力。
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。
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GPU、GPU和vGPU之间的差异。...CPU和GPU硬件结构对比 GPU vs vGPU GPU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。...GN10X/GN10Xp、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1/2、1/4以及1/8 GPU。...GPU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。
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。
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。
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GPU的GPU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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