我正在尝试基于以下文档为流服务设置一个云服务器:https://docs.unrealengine.com/en-us/Platforms/PixelStreaming/Hosting
我在Windows 2016上用AWS (P2实例与Nvidia Tesla K80)和Google (配备了Nvidia Tesla P4虚拟工作站)进行了测试。问题是,当我们试图启动“虚幻”或“游戏”时,我得到了一个错误:“运行引擎需要DX11特性级别10.0。”
我不太清楚GPU是如何在云上工作的。许多托管服务将它们作为高性能的计算解决方案(计算流体力学、语音识别、自动车辆)出售。但我想要的是3D渲染、应
任何有使用vast.ai进行云计算的经验的人都知道,当租用多个GPU时,您需要做一些设置来利用额外的GPU吗?
因为当租用6或8个GPU而不是仅仅一个GPU时,我不会注意到速度上的任何差异。我刚开始使用vast.ai进行云计算。
我使用的是默认的码头:用于深度学习框架TensorFlow ()的正式对接图像。
成功加载了tensorflow/tensorflow:夜-GPU-py3
然后再安装keras:
pip install keras
我还使用此方法检查了可用的GPU,所有GPU都被正确检测到:
from keras import backend as K
K.tensorflow_b
我已经使用google云平台(使用控制台)创建了VM实例。虚拟机是基于WINDOWS SERVER 2019的!我已经成功地制作了一个,但无法在实例中获得一些虚拟ram。它(VRAM)显示为零。添加GPU不会增加vram吗?如果不是,那么是什么增加了它们?我希望增加同样的游戏目的,并使用软件,如ADOBE和AUTODESK也…
我已经安装了2个GPU,当我训练一个模型时,我得到以下信息。什么是指“设备序号0和1"和之间不支持的对等访问,以及设备序号1和0"之间不支持的对等访问?这是一个错误,是不是我必须修复的东西?我是说,这个模型最终训练成功了。我认为它只使用一个GPU,而不是两者兼用。但我想要理解这个信息并解决问题。有什么事我需要做吗?
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:135] successfully opened CU
我正在创建谷歌云的第一个项目。但是,由于以下错误,我似乎无法继续:
You've gone over GPU global quota by 1 GPU. Please increase your quota in the quotas page.
请参阅以下网页的截图:
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我试过检查“配额页”,但没有帮助。请看下面的截图:
📷
📷
我的目标是在GPU上训练一个PyTorch网络。就这样!
我在Windows8和Python3.5上使用TensorFlow。我更改了的简短示例,以查看GPU是否支持(Titan X)有效)。不幸的是,使用GPU的运行时(tf.device("/gpu:0")和不使用(tf.device("/cpu:0")的运行时是相同的。Windows CPU监控显示,在这两种情况下,计算期间CPU负载约为100%。
以下是代码示例:
import numpy as np
import tensorflow as tf
import datetime
#num of multiplications to perform
n = 1
我正试图在计算引擎上创建一个GPU实例(n1-standard-2与1个NVIDIA T4 GPU),从昨天开始我就收到了这个错误:
Operation type [insert] failed with message "The zone 'projects/deep-learning-xxxx/zones/us-central1-a' does not have enough resources available to fulfill the request. Try a different zone, or try again later."
谷歌云的这
我刚刚在我的Windows10电脑上安装了两个 GPU软件,CUDA软件和CuDNN软件。通过跟踪堆栈溢出响应,我检查了一切是否正常,但是我收到了一条带有大量警告的大消息。我不知道怎么解释它。这个消息是否意味着某些东西和我的TensorFlow/Keras代码不能工作?
这是信息:
2017-08-09 09:03:52.984209: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\m\windows-gpu\py\35\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow li