GPU版apache

2024-10-28

Apache Spark 3.0 将内置支持 GPU 调度

如今大数据和机器学习已经有了很大的结合,在机器学习里面,因为计算迭代的时间可能会很长,开发人员一般会选择使用 GPU.FPGA 或 TPU 来加速计算.在 Apache Hadoop 3.1 版本里面已经开始内置原生支持 GPU 和 FPGA 了.作为通用计算引擎的 Spark 肯定也不甘落后,来自 Databricks.NVIDIA.Google 以及阿里巴巴的工程师们正在为 Apache Spark 添加原生的 GPU 调度支持,该方案填补了 Spark 在 GPU 资源的任务调度方面的空白

Win10 + Python + GPU版MXNet + VS2015 + RTools + R配置

最近入手一台GTX 1070的笔记本,手痒想在win10上试下GPU跑模型,所以就有了接下来的安装GPU版mxnet的坎坷历程,经过多重试验终于搞定了python和R安装mxnet,现将主要点记录如下: 本人主要参考这2篇博文: https://my.oschina.net/qinhui99/blog/845249 http://blog.csdn.net/u010414386/article/details/53304177 1.安装vs2013或vs2015 如果安装的是vs2013,则需要

Windows 2012服务器安装GPU版TensorFlow完全攻略

一.首先,推荐用Anaconda安装因为Anaconda本身就已经默认安装了很多常用的Python库,可以省去大量的库安装过程,并且解决兼容性问题. Anaconda本身的安装也非常简单,搜索Anaconda官网,下载最新的Anaconda对应的exe文件,约几百兆,双击安装即可. 启动Anaconda navigator,切换到Environments选项卡,选择Open Terminal启动DOS命令窗口.如下图: 二.接着,安装GPU版Tensorflow DOS命令行输入此命令开始安装

保姆级教程——Ubuntu16.04 Server下深度学习环境搭建：安装CUDA8.0，cuDNN6.0，Bazel0.5.4，源码编译安装TensorFlow1.4.0(GPU版)

写在前面本文叙述了在Ubuntu16.04 Server下安装CUDA8.0,cuDNN6.0以及源码编译安装TensorFlow1.4.0(GPU版)的亲身经历,包括遇到的问题及解决办法,也有一些自己的经验,希望能对读者有所帮助.期间参考了许多前人的文章,后文会一一附上链接,在此先行谢过.在下能力有限,经验不足,请大家多多指教. 关键词:Ubuntu16.04 Server 深度学习环境搭建安装显卡驱动 CUDA8.0 cuDNN6.0 Bazel 源码编译

windows7 64位机上配置支持GPU版(CUDA7.5)的OpenCV2.4.13操作步骤

很久之前在windows7 32位上配置过GPU版的opencv,可参考http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/9831837 Windows7 64位CUDA7.5的配置可以参考:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/53892997这里是在CUDA7.5已正确安装后的操作步骤: 1. 从https://github.com/opencv/opencv/relea

用MXnet实战深度学习之一:安装GPU版mxnet并跑一个MNIST手写数字识别

用MXnet实战深度学习之一:安装GPU版mxnet并跑一个MNIST手写数字识别 http://phunter.farbox.com/post/mxnet-tutorial1 用MXnet实战深度学习之二:Neural art http://phunter.farbox.com/post/mxnet-tutorial2

记录从裸机到TensorFlow GPU版运行的配置过程

实验室原来有一台装Ubuntu Server系统的服务器,安装有tensorflow,在使用过程中经常出现断网.死机.自动关机等毛病,忍无可忍,决定重装系统配置如下:Dell工作站,Xeon-E5 2代 8线程处理器 x2,共32个逻辑核,quadro k4000 显卡 x1, 16 GB 内存,1TB 硬盘,双网卡. 打算安装 CentOS 7.4 1708 x64 一. CentOS的安装教育网用户可从各个高校的镜像站下载CentOS 7,如清华大学开源软件镜像站公网用户可选择阿里云镜

Win10+GPU版Pytorch1.1安装

环境配置篇安装cuda 更新nvidia驱动打开GeForce Game Ready Driver或在 GeForce Experience中下载符合自己gpu的程序. 选择cuda 打开nvidia控制面板点击帮助.点击系统信息.在点击组件在3D设置中可以看到cuda信息在我升级过nvidia驱动后,cuda的版本更新到了10.1.接下来下载cuda . cuda10.1安装完毕. 安装cuDNN 在安装了cuda10.1后选择对应的cuDNN版本v7.6.1 解压文件,然后添加bin

GPU版TensorFlow怎么指定让CPU运行

由于某些原因GPU版的TensorFlow运行起来会出现一些问题,比如内存溢出等情况.此时我们可以用CPU和系统内存来运行我们的程序. 代码如下: import osos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"将以上三行代码放入程序首部即可.--------------------- 作者:MarT

GPU 版 TensorFlow failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED

原因: 使用 GPU 版 TensorFlow ,并且在显卡高占用率的情况下(比如玩游戏)训练模型,要注意在初始化 Session 的时候为其分配固定数量的显存,否则可能会在开始训练的时候直接报错退出. 解决方法: gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333) sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)) 原先代码: wit

Ubuntu16.04安装配置Caffe教程(GPU版)

推荐博客:https://www.linuxidc.com/Linux/2017-11/148629.htmhttps://blog.csdn.net/yggaoeecs/article/details/79163789 此教程主要借鉴自: GPU版:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-12/138870.htm CPU版:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-09/135034.htm 1 电脑配置及软件说明 1)

在windows上极简安装GPU版AI框架(Tensorflow、Pytorch)

在windows上极简安装GPU版AI框架如果我们想在windows系统上安装GPU版本的AI框架,比如GPU版本的tesnorflow,通常我们会看到类似下面的安装教程官方版本安装CUDA 安装cuDNN 配置环境变量安装python环境安装gpu版的tensorflow开发包咋看上去好像不是很复杂,但是其中坑多到你怀疑人生. 下载的cuDNN时候需要注册,而且因为cuDNN文件在外网,下载速度很慢. 比如不同版本的tensorflow和CUDA(cuDNN)的版本是有匹配关系的,

前端学习 node 快速入门系列 —— 简易版 Apache

其他章节请看: 前端学习 node 快速入门系列简易版 Apache 我们用 node 来实现一个简易版的 Apache:提供静态资源访问的能力. 实现直接上代码. - demo - static // 静态资源文件夹 - index.html // 主页 - 1.jpg - 1.css - 1.js - index.js // 入口文件 index.html: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> &

Ubuntu16 编译源码安装MXNet 可变卷积Deformable-ConvNets GPU版

[引言]最近接手了公司的关于虫子识别的项目,使用MXNet框架开发,但是实际用的是Deformable-ConvNets. Deformable-ConvNets为微软研究研究院提出的可变卷积网络,可用于对图像中大小不一的物体识别,不是单单识别图中的猫和狗(它们都一般大小),而识别图像中不同种类的虫子(虫子本身小,而且难以区分),在这样的场景下很适合用可变卷积Deformable-ConvNets. MXNet本身灵活,扩展性强,根据 https://github.com/msracver/De

PHP环境配置-从Apache官网下载windows版apache服务器

由于个人有强迫倾向,下载软件都喜欢从官网下载,摸索了好久终于摸清楚怎么从Apache官网下载windows安装版的Apache服务器了,现在分享给大家. 进入apache服务器官网http://httpd.apache.org/,这里我们以下载稳定版的 httpd 2.2.29为例,点击download. 由于官方网页改版,以前的方式可能五法进行下载,为了不浪费大家的时间,特此修正2015-01-24\ 第一步依旧是点击download 点击链接Files for 3 Microsoft Win

Ubuntu16.04 14.04安装配置Caffe(GPU版)

caffe配置过程很长啊,坑非常多,没有linux基础的估计会香菇的.我参考了网上很多的帖子,基本上每个帖子都有或多或少的问题,研究很久最终配置成功.参考过的帖子太多,都记不太清来源了.为了对前人的感谢,特地写下我的配置过程,以供大家参考.可能我写的时候会有遗漏,还望多多包涵,共同探讨! 1. 安装相关依赖项 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial

windows10配置tensorflow深度学习环境（GPU版）各种坑

我们配置一个tensorflow-gpu版的深度学习环境 windows10 64 python3.5 vs2017(需要C++部分) cuda9.0 cudnn7.1 GeForce GTX1060 1.安装python 我们选择python3.5,直接从官网下载windows10版本的安装就行,可以选择默认安装路径,并添加环境变量. 测试打卡cmd,输入python,输出python的版本信息则安装成功 2.安装vs2017 3.安装cuda 首先要确保你的电脑上装了一块差不多的显卡我们

OpenCL 双调排序 GPU 版

▶ 参考书中的代码,写了 ● 代码,核函数文件包含三中算法 // kernel.cl __kernel void bitonicSort01(__global uint *data, const uint stage, const uint subStage, const uint direction)// 基本的元素对调整 { ); << stage)) % ) ? - direction : direction; // 判断本工作项的元素对应该排成升序还是降序 << (stag

win7旗舰版+caffe+vs2013+matlab2014b(无GPU版)

参考网站: http://www.cnblogs.com/njust-ycc/p/5776286.html 无法找到gpu/mxGPUArray.h: No such file or directory 解决网站:http://www.fx114.net/qa-149-8865.aspxwww.fx114.net/qa-272-151280.aspx 一.前言本文会详细地阐述caffe-windows的配置教程.由于博主自己也只是个在校学生,目前也写不了太深入的东西,所以准备从最基础的开始一步

Win10下 tensorflow gpu版安装

准备: 系统环境: windows10 + Anaconda3 + Pycharm (1)环境配置: 打开Anaconda Prompt,输入清华仓库镜像,这样更新会快一些: 输入: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes 同样在 Anaconda Prompt 中利用Anaconda创

Windows安装tensorflow教程 GPU版

PS:这是GPU版本,CPU版会用笔记本环境另写一篇博客. 前置准备查看GPU型号电脑桌面->右键我的电脑->选择管理->点击设备管理器如下图: 如果不是英伟达显卡,那么不用往下看了,GAMEOVER! 查看CUDA算力 gpu版本要求电脑的GPU硬件必须有CUDA支持,并且计算能力最低为3.5以上. 查看地址在这里:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 这个就是我的: 下载GPU驱动下载地址:https://www.nvidia.com

GPU版apache

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