Keras - GPU ID 和显存占用设定 初步尝试 Keras (基于 Tensorflow 后端)深度框架时, 发现其对于 GPU 的使用比较神奇, 默认竟然是全部占满显存, 1080Ti 跑个小分类问题, 就一下子满了. 而且是服务器上的两张 1080Ti. 服务器上的多张 GPU 都占满, 有点浪费性能. 因此, 需要类似于 Caffe 等框架的可以设定 GPU ID 和显存自动按需分配. 实际中发现, Keras 还可以限制 GPU 显存占用量. 这里涉及到的内容有: GPU ID 设定 GPU
社长为你推荐来自 AI 研习社问答社区的精华问答。如有你也有问题,欢迎进社区提问。 话不多说,直接上题 问:前向推理的时候 Yolov3 怎么指定 GPU? 来自社友的回答 ▼▼▼ @邱忠喜: os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES“]=INDEX index用GPUid代替id从前0开始, 也可在python文件中指定用os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER“]=“PCI_BUS_ID“] os.environ[“-, 其中index用可以用 nv
在尝试把 Caffe 模型转换到 Caffe2,部署时 CPU/GPU 模式切换方法找了很久才找到一个用着可以,记录下.
我感觉我为了解决这个问题,都能写一篇论文了,整整搞了两天,是真麻烦,所以,我建议,如果能换成不用caffe的代码的话,尽量别用caffe跑了,太难了~
Caffe框架下载地址:https://github.com/BVLC/caffe
下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive,本文采用的是CUDA 7.5版本。下载安装之后,需要配置环境变量,编辑/etc/profile',添加PATH=$PATH:/Developer/NVIDIA/CUDA-7.5/bin`。
很多人脸识别算法都是以分类的方式进行训练的,分类的训练方式中存在一个很大的问题,就是模型的最后一个全连接层的参数量太大了,以512为特征为例:
MMDetection是商汤和港中文大学针对目标检测任务推出的一个开源工具包,统一标准化了很多前沿模型,为研究者复现代码提供了便利。本篇就来尝试安装一下MMDetection并简单跑一下官方的示例教程。
开启特权模式(--privileged)的容器,在使用nvidia GPU时,无法通过cAdvisor获取GPU相关的metrics信息。Google大法可以搜到相关的Issue,于2018年提出,至今仍处于Open状态(给cAdvisor贡献代码的机会),由于涉及到的内容较多,分为三篇来讲。
Management PCI-Express Runtime D3 (RTD3) Power Management是一种用于管理PCI-Express设备的低功耗模式的技术RTD3是一种睡眠状态,当PCI-Express设备处于空闲状态时,可以将其置于低功耗模式,以减少能源消耗和热量产生。英伟达™(NVIDIA®)图形处理器有许多省电机制。其中一些机制会降低芯片不同部分的时钟和电压,在某些情况下还会完全关闭芯片部分的时钟或电源,但不会影响功能或继续运行,只是速度较慢。然而,英伟达™(NVIDIA®)GPU 的最低能耗状态需要关闭整个芯片的电源,通常是通过调用 ACPI 来实现。这显然会影响功能。在关机状态下,GPU 无法运行任何功能。必须注意的是,只有在 GPU 上没有运行任何工作负载的情况下才能进入这种状态,而且在试图开始工作或进行任何内存映射 I/O (MMIO) 访问之前,必须先重新开启 GPU 并恢复任何必要的状态。
本篇概览 本篇记录了自己在Ubuntu 16.04.7 LTS系统上搭建TensorFlow2开发环境的过程,用于将来重装时的参考 硬件是2018年购买的惠普暗隐精灵3代,显卡GTX1060,已经安装了Ubuntu16 LTS桌面版 执行本篇操作前需要安装Nvidia的驱动,详情请参考《Ubuntu16安装Nvidia驱动(GTX1060显卡)》 查看驱动信息,如下图,可见CUDA版本是10.1 📷 版本匹配 去tensorflow官网查看版本匹配关系,地址:https://tensorflow.googl
但在开始之前,先来看看一个最简单的使用 TensorFlow Python API 的示例代码,这样你就会对我们接下来要做的事情有所了解。
CPU:Intel Xeon E5-2699 v4 显卡:Nvidia Tesla P100 操作系统:CentOS 7.4
深度学习环境部署的方法有很多种,其中Docker化深度学习环境和项目是一个很不错的选择。这里写过一些深度学习主机安装和部署的文章,这篇文章记录一下相关的通过Docker来部署和测试深度学习项目的一些经验(Ubuntu16.04)。
终于更新了!Kali官方近日正式宣布推出Kali Linux 2017.1滚动发行版,它带来了一系列令人兴奋的更新和功能。与所有新版本一样,您可以使用更新的软件,提供更多更好的硬件支持的更新的内核以及一系列更新的工具——同时这个版本还有一些惊喜。 支持RTL8812AU无线网卡注入 不久之前,我们收到了一个安装RTL8812AU无线芯片组的驱动程序的功能请求。这些驱动程序不是标准Linux内核的一部分,并且已被修改为允许注入。为什么这很重要呢? 该芯片组支持802.11 AC,使得它成为第一批能进行注入相关
本篇文章,我们聊聊如何在 Windows 环境下使用 Docker 作为深度学习环境,以及快速运行 SDXL 1.0 正式版,可能是目前网上比较简单的 Docker、WSL2 配置教程啦。
TensorFlow简介 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。 TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域,对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进,它可在
TensorFlow™是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。
编写|paddle 排版|wangp 使用Docker安装和运行PaddlePaddle可以无需考虑依赖环境即可运行。并且也可以在Windows的docker中运行。 您可以在 Docker官网获得基本的Docker安装和使用方法(官网网址:https://docs.docker.com/get-started/) 如果您在使用Windows,可以参考教程,完成在Windows上安装和使用Docker(教程网址:https://docs.docker.com/toolbox/toolbox_install
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。
简介: Linux Enterprise Server 15 SP3配置安装kvm nvidia vGPU
什么是TensorFlow? TensorFlow 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU)、服务器、移动设备等等。TensorFlow 最初由Google Brain 小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深
Linux Kernel 5.4是2019年的最后一个主要的稳定内核发行版。此新发行版进行了一些重大更改,将(肯定)影响制造商和最终用户。
在使用深度学习框架的过程中一定会经常碰到这些东西,虽然anaconda有时会帮助我们自动地解决这些设置,但是有些特殊的库却还是需要我们手动配置环境,但是我对标题上的这些名词其实并不十分清楚,所以老是被网上的教程绕得云里雾里,所以觉得有必要写下一篇文章当做笔记供之后参考。
这是一篇总结文,说说优秀的深度学习从业者拥有的一些习惯,从看论文到写代码,从刷论坛到刷比赛。
http://blog.iotwrt.com/linux/2017/03/08/How-to-choose-display-backend/
和哪个版本的PaddlePaddle可以牵手成功,首先对自己的“英雄”要足够了解,尤其是这三个硬性条件
CentOS(Community Enterprise Operating System)是Linux发行版之一,它由来自于Red Hat Enterprise Linux(RHEL)依照开放源代码规定发布的源代码所编译而成。由于出自同样的源代码,因此有些要求高度稳定性的服务器以CentOS替代商业版的Red Hat Enterprise Linux使用[1]。自从红帽公司单方面宣布终止CentOS的开发后,我们腾讯云的用户也逐步开始将应用迁移到其它操作系统上。由于CentOS 7的维护终止日期在2024年6月30日,距离当前还有一段时间,所以还有少量客户在继续使用着该版本。
PhoenixGo是一个围棋AI程序,它执行AlphaGo Zero论文“掌握无人知识的Go游戏”。它也被称为FoxGo中的“BensonDarr”,CGOS中的“cronus”。在中国福州举办的“World AI Go Tournament 2018”中,来自微信团队的人工智能围棋程序PhoenixGo获得了冠军。
XGBoost是“Extreme Gradient Boosting”的缩写,是一种高效的机器学习算法,用于分类、回归和排序问题。它由陈天奇(Tianqi Chen)在2014年首次提出,并迅速在数据科学竞赛和工业界获得广泛应用。XGBoost基于梯度提升框架,但通过引入一系列优化来提升性能和效率。
Colab全称Colaboratory,即合作实验室,是谷歌的提供的一个在线工作平台,使用Jupyter笔记本环境,完全运行在云端,且重点是提供了免费的K80及以上GPU算力。
有一天,小H在吃完午饭回到办公室,旁边几位同学在打《王者荣耀》,并且在挑拨匹配到的一对情侣队友分手。
由于历史原因,python长期存在两个版本,python 2和python 3,而且存在兼容问题。虽然经过开发者不断的努力,普遍转向Python 3,但Python 2仍然像打不死的小强,顽强的存在着。比如大多数Linux发行版本,python 2依然是默认版本。再加上python社区非常活跃,各种python库也在不停的向前发展,不同版本python库之间不兼容的情况一直存在。有时开发者也很尴尬,比如发布了一个项目到github,会有读者过来问,为什么代码在我这儿出错?
云游戏具有极大的想象空间,从20年前,就吸引众多的前辈们尝试。由于技术条件不够成熟,而纷纷成为了前浪。
Chrome浏览器现已默认支持WebGPU技术,可直接使用。WebGPU是一种新的Web图形API,它可以提供更灵活的GPU编程,同时还能访问WebGL无法提供的高级功能。它公开了现代硬件功能,允许在GPU上进行渲染和计算操作。WebGPU显著减轻了JavaScript的工作负担,同时在机器学习模型推理方面提供了超过三倍的性能提升。目前,WebGPU仅适用于ChromeOS、macOS和Windows。其他平台的WebGPU支持将在今年晚些时候推出。
随着高清,4K视频的推广,视频GPU硬件编码,解码,转码已经开始成为主流。同时人工智能的兴起,深度学习也离不开硬件GPU的模型训练和计算。GPU硬件参数越来得到开发人员的关注,对GPU 温度,占用率,显存等参数也纳入监控平台的重要监控指标。本文以温度为例介绍如何监控显卡GPU相关参数。
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?同时,基准测试和压力测试方法通常用于评估电脑的性能,这些测试还有助于发现仅在系统承受重负载时才观察到的硬件问题和系统异常。
如果是深度学习的重度用户,首选的操作系统是Linux,虽然操作门槛高一些(如命令行操作),但Linux的开发环境很友好,可以减少很多依赖包不兼容的问题,可以大大提高效率。Linux的发行版很多,比较常用的的可以安装个包含图形界面及命令行的Ubuntu。
为深度学习项目建立一个良好的环境不是一件容易的任务。因为需要处理的事情太多了:库必须匹配特定的版本,整个环境需要可以复制到其他机器上,所有东西都需要能够机器中的所有驱动程序通信。这意味着你需要为你的NVIDIA GPU安装特定的驱动程序,并且CUDA库必须与你的驱动程序和你想要使用的框架兼容。
为了提高电池的使用寿命,为了节省功耗,linux引入了DVFS。而为了应用程序的性能,Linux 又引入了PM QoS。下图是linux kernel power 管理中PM QOS和DVFS相关的架构图。
本文将从 GPU-Operator 概念介绍、安装部署、深度训练测试应用部署,以及在 KubeSphere 使用自定义监控面板对接 GPU 监控,从原理到实践,逐步浅析介绍与实践 GPU-Operator。
翻译自 Open Source Movement Emerging in AI To Counter Greed 。
看到我们生信技能树的教学群有学员提问这样的图如何绘制: 其实我们讲解过,绘图代码本身搜索即可拿到,关键词 ggpubr paired boxplot ,输入到 https://cn.bing.com
作者:星辰算力平台 1. 背景 随着大数据、人工智能技术的蓬勃发展,人类对于算力资源的需求也迎来大幅度的增长。在腾讯内部,星辰算力平台以降本增效为目标,整合了公司的GPU训练卡资源,为算法工程师们提供统一的底层GPU算力服务。借助于虚拟化、算力挖掘等技术,平台服务公司内各BG的AI训练场景,GPU利用率业界领先。同时,通过云原生任务化的方式,对接了内部各大业务,促进了AI技术研究效率的提升和创新研究。 当下,由于AI训练时的高性能计算设备(如NVIDIA GPU)成本高昂,如果任务在训练过程中不能保证
做了一段时间的 GPU 固件和驱动开发,加上平时学习的一些零散的知识,最近打算整理,将这些做成一页文章。 主线任务:梳理 GPU 的知识大纲 =====> 对标 GPU入门工程师 支线任务:了解 GPU 硬件工作机理 支线任务:掌握 GPU 固件工作机理 =====> 对标 GPU固件工程师 支线任务:了解 GPU 驱动 和 GPU 固件的交互接口 支线任务:掌握 GPU 驱动工作机理 =====> 对标 GPU驱动工程师 支线任务:了解 GPU 驱动 和 LIBDRM 的交互接口
编写|shanyi 排版|wangp PaddlePaddle可以使用常用的Python包管理工具 pip 完成安装,并可以在大多数主流的Linux操作系统以及MacOS上执行 1 使用pip安装 执行下面的命令即可在当前机器上安装PaddlePaddle的运行时环境,并自动下载安装依赖软件,版本为cpu_avx_openblas pip install paddlepaddle 如果需要安装支持GPU的版本(cuda7.5_cudnn5_avx_openblas),需要执行: pip install
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