本文介绍有关 TensorFlow 分布式的两个实际用例,分别是数据并行(将数据分布到多个 GPU 上)和多服务器分配. 玩转分布式TensorFlow:多个GPU和一个CPU展示一个数据并行的例子,其中数据被切分到多个 GPU 上.具体做法考虑在单个 GPU 上运行矩阵乘法的这段代码: 通过图内拷贝模式中对代码进行了分割,如以下两个不同 GPU 的代码片段所示.请注意,CPU 充当 master 节点,分配计算图,并收集最终结果: 这是一个非常简单的案例,其中计算图由作为 master 的 C

最近在用并行超算云GPU服务器(中国国家网格12区)搭建毕设的环境,这里记录一下. 首先,超算云服务器的登录可以采用网页版.也可以采用客户端(超算云地址:https://cloud.paratera.com/ ).需要注意的是,并行超算云只提供windows和mac的客户端,Linux用户可能只有使用网页版的界面了(或者用pappcloud直接远程练ssh用vim写:( 哈哈,pappcloud的用法可参见官网下载的<papp_cloud使用手册>). 超算云上最常见的是用module进行包管

Google免费GPU使用教程(亲测可用)   今天突然看到一篇推文,里面讲解了如何薅资本主义羊毛,即如何免费使用Google免费提供的GPU使用权. 可以免费使用的方式就是通过Google Colab,全名Colaboratory.我们可以用它来提高Python技能,也可以用Keras.TensorFlow.PyTorch.OpenCV等等流行的深度学习库来练习开发深度学习的应用. 现在我们介绍如何免费的使用这个非常非常给力的应用!!! 一  项目建立与配置 (1)在Google Drive上

GPU 服务器环境安装中一些基础note GPU 服务器: 添加组,用户,并为之新建主目录. c302@c302-dl:~$ sudo addgroup testgroup Adding group `testgroup' (GID 1001) ... Done. c302@c302-dl:~$ sudo useradd testuser -g testgroup -m 新建密码 passwd testuser 安装anaconda环境 官网下载之,https://www.continuum.i

通常一台GPU服务器(这里指linux系统)不可能只有一个帐号能用的,比如当其他用户想要在GPU服务器上安装一些软件的时候,会需要用到apt-get命令,但是apt-get命令需要root用户的操作权限,如果GPU服务器由你管理,那么你如何在不直接给root密码的情况下,让其他用户可以执行该命令呢? 可以使用sudo命令,sudo命令就是为了让普通用户可以在不知道root密码的情况下使用root的操作权限. sudo apt-get xxx 但是,你会发现这样执行会提示用户没有sudo的权限,所

一.前言二.Google Colab特征三.开始使用3.1在谷歌云盘上创建文件夹3.2创建Colaboratory3.3创建完成四.设置GPU运行五.运行.py文件5.1安装必要库5.2 挂载云端硬盘5.3 安装Keras5.4 Hello Mnist!一.前言不知道大家是否为了寻找免费GPU服务器而焦头烂额. 近些天,谷歌推出了Google Colab(Colaboratory) 官方对其的说明是: Colaboratory 是一个研究项目,可免费使用. 划重点,最重要的特点是 免费GPU!免

1.安装显卡驱动 2.安装CUDA 3.安装cuDNN 下载: 根据显卡类型以及操作系统,选定CUDA版本和语言设置,下载对应的显卡驱动. 驱动下载地址 安装 $ sudo ./NVIDIA-Linux-xxxxxx.run –no-opengl-files –no-x-check 注: 1)选用下载的驱动名替代上述驱动名称: 2)–no-opengl-files:表示只安装驱动文件,不安装OpenGL文件.这个参数不可省略,否则会导致登陆界面死循环: 3)–no-x-check:表示安装驱动时

1. CUDA Toolkit的安装 到https://developer.nvidia.com/cuda-gpus查询GPU支持的CUDA版本: 到https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,根据操作系统选择下载相应的CUDA Toolkit版本,下载的是一个.run文件,下载完成后以root用户直接运行该文件安装. 安装结束以后.运行: nvidia-smi 如果列出了GPU状态信息,表明安装成功: 2. cuDNN的安装 TensorFlow对神

图形处理器(英语:Graphics Processing Unit,缩写:GPU),又称显示核心.视觉处理器.显示芯片,是一种专门在个人电脑.工作站.游戏机和一些移动设备(如平板电脑.智能手机等)上图像运算工作的微处理器. 用途是将计算机系统所需要的显示信息进行转换驱动,并向显示器提供行扫描信号,控制显示器的正确显示,是连接显示器和个人电脑主板的重要元件,也是"人机对话"的重要设备之一.显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分,承担输出显示图形的任务,对于从事专业图形设计的人来说显卡非常重

1 Ubuntu16.04 系统安装过程中,需要勾选openssh-server 方便远程连接 2 必须安装gcc 与g++ 3 安装显卡驱动 NVIDIA-Linux-x86_64-367.57.run 指令sh NVIDIA-Linux-x86_64-367.57.run 4 安装库文件: apt-get install mesa-common-dev    apt-get install freeglut3-dev apt-get install libglu1-mesa libxi-de

Host Name(主机名):hz.matpool.com 或 hz-t2.matpool.com,请以您 SSH 中给定的域名为准. Port(端口号):矩池云租用记录里 SSH 链接里冒号后的几位数字,例如 42799. Specify username(用户名):root 最后选择ok 链接完成.

下单租用 租用成功 打开软件 完成 错误用法不能这样使用

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深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点,产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是腾讯深度学习平台的一部分,腾讯深度学习平台技术团队实现了数据并行技术加速DNN训练,提供公用算法简化实验过程.对微信语音识别应用,在模型收敛速度和模型性能上都取得了有效提升——相比单GPU 4.6倍加速比,数十亿样本的训练数天收敛,测

[深度学习系列2]Mariana DNN多GPU数据并行框架  本文是腾讯深度学习系列文章的第二篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架.   深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点[1][2],产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是Mariana的一部分,Marian

[干货]快速部署微软开源GPU管理利器: OpenPAI 介绍 不管是机器学习的老手,还是入门的新人,都应该装备上尽可能强大的算力.除此之外,还要压榨出硬件的所有潜力来加快模型训练.OpenPAI作为GPU管理的利器,不管是一块GPU,还是上千块GPU,都能够做好调度,帮助加速机器学习的模型训练过程. 关于什么是OpenPAI,请参考介绍视频:微软开源GPU集群管理利器. 本文提供了简化的OpenPAI安装步骤.如果有更复杂的安装要求或部署环境,请参考官网. 准备工作 环境要求如下: 推荐Ubu

2.0版本以上默认加入了权限插件,所以在进入主界面时是需要登录的. 一.主界面->[系统管理]->[管理节点]->[新建节点],进行节点的添加: 二.输入节点名称,已经选择[Permanent Agent],这里和1.x版本的[Dumb slave]一样的效果 三.next,配置如下图: 其中,有如下几点需要注意: [# of executors]根据CPU的个数来填写数量 [远程工作目录]这个就是用来存放master到slave时,存放的临时目录,如slave的服务软件也会放在此,并且

转载自:http://morton5555.blog.163.com/blog/static/976407162012013112545710/# QQ游戏于前几日终于突破了百万人同时在线的关口,向着更为远大的目标迈进,这让其它众多传统的棋牌休闲游戏平台黯然失色,相比之下,联众似乎已经根本不是QQ的对手,因为QQ除了这100万的游戏在线人数外,它还拥有3亿多的注册量(当然很多是重复注册的)以及QQ聊天软件900万的同时在线率,我们已经可以预见未来由QQ构建起来的强大棋牌休闲游戏帝国. 服务器程序

1.取余算法 优点:数据分布均匀缺点:当服务器动态的添加.删除节点或者某台server down掉,会导致命中率超大幅度下降,甚至导致服务不可用 2.Consistant Hash算法:一致性哈希算法 表现为一个封闭的圆环,圆环上的点分别代表0~2^32.各个memcached节点根据hash算法,分别占据圆环上的一个点,当某key进行存储操作,会针对key进行hash操作,hash后也是圆环上的一个点,那么这个key将被存储在顺时针方向的第一个节点上. 如上图:分配不均的节点,此时key将会被

一.GPU服务器 #配置两个主板集成千兆四个外插PCI万兆网卡# 板载网卡可以使用命令获取到:RAW 0X30 0X21 就可以读取到第一块网卡的MAC,就是以下返回值的后6位. 0c,c4,7a,55,4d,6c. 0x30 0x9F => 黃色圈指出在第一个LAN后有多少LAN Mac, 红色框为第二个LAN mac 获取第一个主板集成千兆网卡 ipmitool -I lanplus -H 10.28.115.11 -U ADMIN -P ADMIN raw 0x30 0x21 获取其他其他

错误提示: “/”应用程序中的服务器错误.-------------------------------------------------------------------------------- 运行时错误 说明: 服务器上出现应用程序错误.此应用程序的当前自定义错误设置禁止远程查看应用程序错误的详细信息(出于安全原因).但可以通过在本地服务器计算机上运行的浏览器查看. 详细信息: 若要使他人能够在远程计算机上查看此特定错误信息的详细信息,请在位于当前 Web 应用程序根目录下的“web