在vsphere6.5启用Tesla K80】的更多相关文章

基础环境: vsphere6.5 VMware vCenter6.5 宝德服务器2750S Tesla K80 0x01 选择主机,配置→硬件→PCI设备→添加K80显卡 注意:1.添加完显卡后,主机需要重新引导 (如果主机上的的虚拟机出现“远程通信失败”时,按2操作) 2.若vcenter客户端也安装在此主机上,则需要在vcenter上把主机移除,重新添加.   0x02 创建虚拟机(win10企业版) 注意:内存尽量大一点,选择EFI引导,并安装VMware Tools. 0x03 添加显卡…
搞深度学习如何能够不与浑身是“核”的显卡打交道呢? 人工智能的兴起除了数据量的大量提升,算法的不断改进,计算能力的逐步提高,还离不开软件基础设施的逐步完善.当下的主流的深度学习工具软件无论是Caffe还是Theano或者是Tensorflow全部都离不开GPU显卡加速技术的支持.当下的基于GPU加速的主流的深度学习环境就是linux下的cuda.作为NVIDIA目前辅科学计算加速的性能优良的产品,Tesla K80当仁不让地成为了理想对象.可是由于linux开源的特性,nouveau成为Ubun…
当学会了换脸软件DeepFaceLab基本使用,各种参数配置,各有优化技能之后.唯一约束你的可能是电脑配置. CPU能跑,但是慢到怀疑人生,低配模型都得跑一周 低配显卡,显存不够,H128 根本就跑不起来,BS稍微大点就蹦了 本地不行,其实可以用GPU服务器,但是价格不比买个高配显卡便宜. 深度学习玩的就是配置,配置太差怎么办? 花钱升级咯. 没钱怎么办? 本来想说“凉拌”,但是经过多日研究,还是找出了一条路子.对于那些愿意研究,但是配置较低的同学来说,最适合不过了. 前奏有点长哦,下面马上进入…
原网站:https://devblogs.nvidia.com/increase-performance-gpu-boost-k80-autoboost/ 由于我主要使用nvidia-smi,故nvcc不做了解...有需要的可以参考原网站 NVIDIA®GPU Boost™是NVIDIA®GeForce®和Tesla®GPU上的一项功能,可在有足够的功率和散热空间的情况下通过提高GPU内核和内存时钟速率来提高应用程序性能).对于Tesla GPU,GPU Boost是针对在集群上运行的计算密集型…
结合CUDA范例精解以及CUDA并行编程.由于正在学习CUDA,CUDA用的比较多,因此翻译一些个人认为重点的章节和句子,作为学习,程序将通过NVIDIA K40服务器得出结果.如果想通过本书进行CUDA编程,又不太懂CUDA和GPU的架构,可以将这个博客作为入门博客(但是希望你能有些基础,因为我介绍的并不是特别全面,只是捡了一些我困惑很久后来明白的知识点,如果完全不懂GPU的话,建议通读本书和介绍GPU的架构的书),我尽量在一个月更新完这本书的中文内容(部分)并补充一些自己的认识.欢迎大家评论…
自己的电脑跑cnn, rnn太慢? 还在为自己电脑没有好的gpu而苦恼? 程序一跑一俩天连睡觉也要开着电脑训练? 如果你有这些烦恼何不考虑考虑使用谷歌的云平台呢?注册之后即送300美元噢-下面我就来介绍一下谷歌云平台的使用. 1 配置谷歌云平台项目(GCP Project) https://console.cloud.google.com/cloud-resource-manager 按照谷歌的向导你可以一步一步创建一个新的项目.这个项目就是你本地的项目并想放在云上跑的东西. 点击创建项目,输入…
Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) EC 2的使用 机型的选择 经验谈 Ref: Amazon EC2 实例类型 实践派 搭建网站:MediaWiki 压力测试:Siege 压力指标:内存使用:IO情况:Package情况:CPU使用情况: In a nutshell Web服务器,使用M4 or C3. DB服务器,使用R4. 启动和登陆Linux服务器 实例的创建,请见:[AWS] Introductory Course & S3 Bucket…
翻译  https://www.microway.com/hpc-tech-tips/nvidia-smi_control-your-gpus/ 大多数用户知道如何检查其CPU的状态,查看多少系统内存可用或找出多少磁盘空间可用.相反,从历史上看,保持GPU的运行状况和状态更加困难.如果您不知道在哪里看,甚至可能很难确定系统中GPU的类型和功能.值得庆幸的是,NVIDIA最新的硬件和软件工具在这方面取得了不错的改进. 该工具是NVIDIA的系统管理界面(nvidia-smi).根据卡的生成方式,可…
CUDA 内存统一分析 关于CUDA 编程的基本知识,如何编写一个简单的程序,在内存中分配两个可供 GPU 访问的数字数组,然后将它们加在 GPU 上. 本文介绍内存统一,这使得分配和访问系统中任何处理器上运行的代码都可以使用的数据变得非常容易, CPU 或 GPU . 图 1 .内存统一是可从系统中的任何处理器访问的单个内存地址空间. 以几个简单的"练习"介绍,其中一个练习,运行最近基于 Pascal 的 GPU ,看看会发生什么. 建议这样做有两个原因.首先,因为 PascalMI…
转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ https://github.com/YihangLou/fast-rcnn-train-another-dataset 这是我在github上修改的几个文件的链接,求星星啊,求星星啊(原谅我那么不要脸~~) 在之前两篇文章中我介绍了怎么编译Fast RCNN,和怎么修改Fast RCNN的读取数据接口,接下来我来说明一下怎么来训练网络和之后的检测过程 先给看一…