展开

关键词

使腾讯云“自定义监控”监控 GPU 使

目前腾讯云提供的GPU云服务器并未提供GPU方面的监控数据,本文旨在通过使腾讯云的“自定义监控”服务来自行实现对GPU服务器的GPU使的监控。 在服务器上执行nvidia-smi可以获取当前服务器的GPU使。 除了nvidia-smi 命令行工具,Nvidia也提供了NVML的Python SDK供开发者使,本文就基于NVML的python SDK于读取GPU使,并将数据上传到腾讯云自定义监控对应接口进行监控 需要注意数据上报接口跟一般腾讯云API接口不同,并且签名算法也有所不同,具体可参考官方文档调NVML接口nvmlDeviceGetUtilizationRates()读取GPU使。 image.png 总结----本文主要讲述了如何利腾讯云的自定义监控服务来监控GPU服务器的GPU使,为大家在实际应中监控服务器的非标数据提供了解决思路,如果需要监控GPU的其他参数如GPU内存使

1.9K130

pytorch 限制GPU使详解(计算效)

问题过 tensorflow 的人都知道, tf 可以限制程序在 GPU 中的使,但 pytorch 中没有这个操作。 那我们是不是也可以通过增加 GPU 不工作的时间,进而降低 GPU使 ? rest_time 的越大 GPU 使越低,rest_time 的越小 GPU 使越高。缺点是很难直接控制 GPU 的具体使,rest_time 得自己调试后确定。 补充知识:深度学习PyTorch,TensorFlow中GPU较低,使周期性变化的问题在tensorflow训练神经网络时,发现训练迭代的速度时而快时而慢,监督的GPU使也是周期性变化, 以上这篇pytorch 限制GPU使详解(计算效)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。

55220
  • 广告
    关闭

    云产品限时秒杀

    云服务器1核2G首年38元,还有多款热门云产品满足您的上云需求

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    使GPU

    设备的系统cpu:0和 gpu:0,gpu:0将选择运行matmul。 MatMul: job:localhostreplica:0task:0gpu:0 ]  手动装置放置 如果您希望特定的操作在您选择的设备上运行,而不是自动选择with tf.device 的设备,则可以使创建设备上下文 这样做可以通过减少内存碎片来更有效地使设备上相对宝贵的GPU 内存资源。 在某些情况下,该过程仅需要分配可存储器的一个子集,或只是根据该过程需要增加内存使量。 如果要真正限制TensorFlow进程可GPU内存量,这是非常有的。 在多GPU系统上使单个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。 tf.ConfigProto( allow_soft_placement=True, log_device_placement=True)) # Runs the op. print(sess.run(c))  使多个

    31750

    TensorFlow使GPU

    查看机器 GPU 的信息:nvidia-smi持续更新查看:nvidia-smi -l? 其他方式如下:import os # 使GPU0 和 GPU1os.environ = 0, 1 # 通过 allow_soft_placement 参数自动将无法放在 GPU 上的操作放回 CPUgpuConfig = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) # 限制一个进程使 60% 的显存gpuConfig.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction

    1.3K40

    TensorFlow中使GPU

    TensorFlow默认会占设备上所有的GPU以及每个GPU的所有显存;如果指定了某块GPU,也会默认一次性占GPU的所有显存。 import osos.environ = 2 # 指定只是第三块GPU2 系统环境变量中指定GPU# 只使第2块GPU,在demo_code.py,机器上的第二块GPU变成”gpu:0“,不过在运行时所有的 gpu:0的运算将被放到第二块GPU上CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python demo_code.py #只使第一块GPU和第二块GPUCUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True)# 以下代码会占所有可使GPU的40%显存 占情况如下:gz_6237_gpu Sat Feb 15 23:01:56 2020 418.87.00 GeForce RTX 2080 Ti | 43C, 0 % | 4691 10989 MB

    78320

    提高GPU训练利的Tricks

    所以伸手党们也可以X掉了╮( ̄▽ ̄””)╭缘起很早很早之前,在小夕刚接触tensorflow和使GPU加速计算的时候,就产生过一个疑惑。为什么显卡的显存都快满了,GPU还显示这么低呢? 当时GPU100%的情况基本是仅存于一块显卡塞4、5个不费显存的小任务的情况。在比较极端的情况下,甚至GPU的利会降到10%以下,就像这样:? 是不是这功和利看起来不可思议!不要怀疑这是PS的图!这只是小夕的日常截图!tricks的好GPU掉不下来99%,然鹅代码写的足够蠢,也可以上不去5%! 不要急,我们来放大一下那些gpu只有30%几的代码在训练时的gpu的变化情况(好像句子有点长watch -n 0.1 nvidia-smi? 最最最建议的方式还是使tf.records来存储,磁盘、内存的存储和IO效都会相比传统方式更快一些,x和y也不分开了。

    2.1K30

    使Tensorflow-GPUGPU设置(CPU与GPU速度对比)

    GPU设置# 在import tensorflow之前import osos.environ = -1CPU与GPU对比显卡:GTX 1066CPU?GPU? 简单测试:GPU比CPU快5秒补充知识:tensorflow使CPU可以跑(运行),但是使GPU却不能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GPU跑的数据时 以上这篇使Tensorflow-GPUGPU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。

    42610

    不安装tensorflow-gpu如何使GPU

    这是个很严峻的问题,每次跑代码,内存就炸了,gpu还没开始呢,看一些博客上是这样说的:方法一:import osos.environ = 2#这里的数字代表第几块显卡查看有几块显卡及显卡的使情况可以命令 方法二:卸载cpu版本的tensorflow,重新安装gpu版本的好不容易装上的,如果可以其他的方法,那么我还是想试一下的。 方法三:正在探讨中,找到了再补充在这个博客中还有一个很有意思的是,你怎么知道你的某个环境的是cpu还是gpu:我引一下,原文出自https:blog.csdn.netweixin_37251044articledetails79790270 sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) print(sess.run(c)) 然后就可以看到信息就可以看到是gpu

    24530

    PyTorch 如何使GPU

    代码中实际就是使 self._apply 来调 cuda(device)。 设备代码(Device Code):在GPU上执行的部份,使 NVIDIA NVCC 编译器来编译。大致可以认为 CUDA C工作对象是GPUGPU上内存(也叫设备内存)。 由示例代码可以知道,只要调了 cuda 函数把模型移动到 GPU 之上,我们就可以使 CUDA global 核函数在GPU上进行并行运算。 进行前向操作,假设只有一个operator,就是 op1,使 device=GPU 这个 dispatch key 去 Dispatcher 查找。 进行损失函数运算,假设只有一个 operator,就是 op2,此时损失函数的参数都在GPU之上,所以使 device= GPU 这个 dispatch key 去 Dispatcher 查找。

    8930

    瑞士使 GPU 来提升全国天气预报结果

    新系统较过去使以 CPU 为基础的旧系统,运算效能提升40倍,使得 MeteoSwiss 能开发出分辨高出两倍的气象模型,而能源使则是高出三倍。 新系统也使得 MeteoSwiss 将中期天气预报的分辨提升三倍,且将预报范围从三天扩大到五天。 广泛使的 COSMO 天气模型,如今也采 GPU 加速技术采数值天气预报模型的高效能超级计算机,计算出我们日常依赖的天气预报内容。 MeteoSwiss 将是第一个部署 GPU 加速版本 COSMO 模型的气象单位,德国、意大利、希腊、波兰、罗马尼亚及俄罗斯等国的国家气象单位,以及超过70个研究区域气候活动的机构亦将使。 COSMO 联盟将致力于推广 GPU 加速版本供气象单位及其它联盟成员使。准备好这件事:几年内您所在地区的气象单位也会使 GPU 加速超级计算机来进行天气预报。

    56280

    Tensorflow多GPU使详解

    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使。 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系统是使单个GPU使多个 GPU一. 介绍在一个典型的系统中,有多个计算设备。 通过减少内存碎片,可以更有效地使设备上宝贵的GPU内存资源。在某些情况下,只需要分配可内存的一个子集给进程,或者仅根据进程需要增加内存使量。 在多GPU系统上使单个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使多个 GPU如果您想要在多个 GPU 上运行 TensorFlow ,则可以采多塔式方式构建模型,其中每个塔都分配有不同的 GPU

    4.6K40

    原 荐 Docker中使GPU

    GPU驱动安装 使GPU之前,需要先确定好CUDA已经安装配置完成。 ECC || Fan Temp Perf Pwr:UsageCap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. ||============================= processes found |+-----------------------------------------------------------------------------+在 Docker 中使 GPUnvidia 官方提供了 nvidia-docker 可以直接驱动 GPU 设备,具体文档可以参考 nvidia-docker。 链接Docker 中玩转 GPU

    2.1K30

    ·TensorFlow&Keras GPU使技巧

    ·TensorFlow&Keras GPU使技巧 ? 首先介绍下TensorFlow&Keras GPU使的机制:TensorFlow&Keras会在有GPU可以使时,自动将数据与运算放到GPU进行训练(这个不同于MXNet与PyTorch处理方式不同 GPU显存的时候,户可以设定此任务占GPU显存大小,现在再使GPU进行新的任务时,就可以并行运行了如果有多个GPU可以默认指定任务在不同GPU上。 -1代表不使,0代表第一个,1代表第二个以两个GPU举例,第一个任务开头可以使如下,第二个任务就把0改为1,多个GPU方法类似。注意一点要放置在开头位置。 4.如何在多张GPU卡上使Keras我们建议有多张GPU卡可时,使TnesorFlow后端。

    67520

    使GPU训练模型

    构建模型的3种方法(继承nn.Module基类,使nn.Sequential,辅助应模型容器)训练模型的3种方法(脚本风格,函数风格,torchkeras.Model类风格)使GPU训练模型(单GPU 训练,多GPU训练)本篇我们介绍使GPU训练模型。 ()一,矩阵乘法范例 下面分别使CPU和GPU作一个矩阵乘法,并比较其计算效。 CPU和GPU训练一个线性回归模型的效1,使CPU# 准备数据n = 1000000 #样本数量 X = 10*torch.rand()-5.0 #torch.rand是均匀分布 w0 = torch.tensor GPU范例 下面演示使torchkeras来应GPU训练模型的方法。

    45220

    Ubuntu下让Theano使GPU

    在Ubuntu下安装完Theano以及cuda后,可以使如下程序来测试你当前是否使GPU: from theano import function, config, shared, sandbox 运行test_gpu.py,如果输出如下结果: Looping 1000 times took 3.06635117531 seconds Result is Used the cpu 则说明当前使的是 CPU,并没有使GPU。 is Used the gpu 这说明当前使GPU,并且告诉了我们当前使的是哪个GPU。 如果你电脑上有GPU,并且你成功安装了CUDA,但是你的程序却没有使GPU,那说明你当前的theano配置中默认是不使GPU的,可以通过以下两个方式来使你的theano使GPU

    11500

    在Kubernetes(k8s)中使GPU

    在Kubernetes(k8s)中使GPU介绍Kubernetes 支持对节点上的 AMD 和 NVIDIA GPU (图形处理单元)进行管理,目前处于实验状态。 1.5.0-devel-gpuroot@hello:~# docker load -i tensorflow-gpu.tar复制代码创建tensorflow测试podroot@hello:~# vim gpu-test.yamlroot @hello:~# cat gpu-test.yamlapiVersion: v1kind: Podmetadata: name: test-gpu labels: test-gpu: truespec containers: - name: training image: registry.cn-beijing.aliyuncs.comai-samplestensorflow:1.5.0-devel-gpu nvidia.comgpu: 1 tolerations: - effect: NoSchedule operator: Existsroot@hello:~# root@hello:~# kubectl apply -f gpu-test.yamlpodtest-gpu

    17850

    Docker容器中使GPU

    Docker容器中使GPU背景容器封装了应程序的依赖项,以提供可重复和可靠的应程序和服务执行,而无需整个虚拟机的开销。 如果您曾经花了一天的时间为一个科学或 深度学习 应程序提供一个包含大量软件包的服务器,或者已经花费数周的时间来确保您的应程序可以在多个 linux 环境中构建和部署,那么 Docker 容器非常值得您花费时间 ECC || Fan Temp Perf Pwr:UsageCap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. || | | MIG M. ||=============== ---+ +-----------------------------------------------------------------------------+| Processes: || GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory || ID ID Usage ||============================================

    13350

    GPU加速Keras模型——Colab免费GPU使攻略

    重点介绍Google 的Colab平台的免费GPU资源使攻略。 矩阵运算本质上是一种简单重复的并行计算,当前的普通CPU通常只有4-8个core,因此做大型矩阵运算效并不高。而普通的GPU通常都有几百上千个core,做矩阵运算有天然的优势。? 当存在可GPU时,如果不特意指定device,keras的后端tensorflow(GPU版本)会自动优先选择使GPU来创建张量和执行张量计算。 但如果是在公司或者学校实验室的服务器环境,存在多个GPU和多个使者时,为了不让单个同学的任务占全部GPU资源导致其他同学无法使(tensorflow默认获取全部GPU的全部内存资源权限,但实际上只使一个 经过试验,在我们这个例子中,不使硬件加速器时,模型训练完成时187.6s,使GPU硬件加速器时模型训练完成时53.2s,约有3倍多的加速效果。

    95220

    keras实现多GPU或指定GPU使介绍

    1. keras新版本中加入多GPU并行使的函数下面程序段即可实现一个或多个GPU加速:注意:使GPU加速时,Keras版本必须是Keras2.0.9以上版本from keras.utils.training_utils import multi_gpu_model #导入keras多GPU函数import VGG19 #导入已经写好的函数模型,例如VGG19 if G

    46010

    ubuntu: 监控GPU使情况

    95830

    相关产品

    • GPU 云服务器

      GPU 云服务器

      腾讯GPU 云服务器是提供 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……

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券