网站上的小白入门系列教程是基于2019.3.13的版本而编写,有部分内容已经发生了变化.而目前比较稳定的版本为620,这个版本保持了很长一段时间,并没有发现什么大问题,用着挺好.所以我决定针对这个版本从新写一个使用教程.(哭,写了几天项目作者开始疯狂更新版本….不过没关系620还是值得拥有!) 这个教程主要是为了把一些更新的内容囊括进来,不会像小白入门那么细致,但是我会尽量写的通俗易懂. 1. DeepFaceLab的安装 软件安装部分可以参考之前的教程,是一模一样的,核心要点只有一个:更新驱动

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

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

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

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

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

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:李想 随着人工智能以及比特币的火热,GPU云服务的使用场景是越来越广,在很多场景下我们也需要获取GPU服务器的性能参数来优化程序的执行.目前腾讯云提供的GPU云服务器并未提供GPU方面的监控数据,本文旨在通过使用腾讯云的"自定义监控"服务来自行实现对GPU服务器的GPU使用率的监控. 1.GPU云服务创建 腾讯云GPU云服务器的创建可以参考下面官网的文档,采用云市场提供的GPU服务器专用镜像可以免于自行安装GPU驱动程序.

[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

在采购阿里云服务器的时候,我们会发现阿里云服务器分好多种,如GPU服务器.ECS服务器.轻量应用型服务器等.ECS服务器和轻量应用型服务器很多人无法搞明白其中的差别,个人的观点是轻量应用型服务器适合入门级用户,并且一般配置会稍微低一点,但价格也相对便宜. 看下官方对于ECS服务器和轻量应用型服务器的介绍. 轻量应用服务器:面向单机应用场景的新一代计算服务,提供应用一键部署.一站式域名解析.网站发布.安全.运维.应用管理等服务.极大地优化了搭建简单应用的体验,降低了入门级用户使用云计算产品的门槛.

前言 今天在使用阿里云的时候,无意间看到了有GPU服务器,于是对它做了一个大概的了解. 概念 GPU是Graphics Processing Unit的缩写,翻译成中文就是图形处理器.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.GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的,这些计算是图形渲染所必需的. 从定义看GPU最初是做图像处理工作的,但是从阿里云的介绍看,由于在浮点运算.并行计算方面出色能力,现在GPU的应用场景已经涵盖了深度学习,

GPU驱动兼容性问题 问题描述: 将笔记本的GTX860M 的驱动升级到了376.09版本,出现登陆界面,输入密码后黑屏. 解决思路: 由于正常显示登陆窗口,且可以输入密码,基本排除硬件问题和集成显卡的问题, 问题应该是出在独立显卡上, 用U盘启动一个ubuntu系统(u盘内有一个ubuntu系统),使用正常,再次说明硬件没问题. 重启多次,输入密码后偶尔有一次可以进入.进入系统后,插入U盘,有弹窗的程序可以打开,并且可以播放U盘中的ppt. 此问题与安转ubuntu14.04在GPU服务器上的

PyCharm 配置远程python解释器和在本地修改服务器代码 最近在学习机器学习的过程中,常常需要将本地写的代码传到GPU服务器中,然后在服务器上运行.之前的做法一直是先在本地写好代码,然后通过FileZilla这样的文件传输工具来将写好的文件传到服务器,再通过ssh工具远程连接到服务器,执行相应的python脚本.这样的方式十分繁琐,效率很低.今天听到朋友提到了配置远程解释器 使用场景 先说说自己的使用场景,我是在什么情况下,需要将IDE配置成这样的环境来方便我的工作. 首先,我需要在本地