GPU事项

最新推荐文章于 2024-09-13 08:40:02 发布
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本文探讨了GPU任务调度与优化策略，包括单机多卡并行、GPU利用率提升、虚拟化技术及分布式深度学习中的任务调度。介绍了Tiresias等工具在GPU资源管理中的应用，并讨论了Kubernetes环境下GPU集群的调度方案。

GPU 任务

  • gpu线程与调度 https://blog.youkuaiyun.com/jaccen2012/article/details/51367408
  • 单机多卡并行 https://blog.youkuaiyun.com/minstyrain/article/details/80986397

GPU预测

  • gpu 利用率如何提高

记录

  • GPU任务尽量集中到机器，利用显存的带宽
  • gpu的虚拟化技术

分布式深度学习里GPU任务调度

Tiresias

  • https://www.jianshu.com/p/3ce4271377ef
  • https://github.com/SymbioticLab/Tiresias

调用器对gpu的支持

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09-16
**保存模型时的注意事项**： - **多GPU环境下保存模型**：直接保存`nn.DataParallel`实例，会保留`module.`前缀。 - **单GPU环境下保存模型**：建议先从`nn.DataParallel`中提取出原模型，再保存。这可以通过`....
KVM虚拟机GPU透传.docx
07-08
注意事项 在KVM虚拟机GPU透传中，需要注意的是实体机不要安装CUDA驱动，而是虚拟机中安装CUDA驱动。否则，可能会出现权限不够的错误。 KVM虚拟机GPU透传是指在Linux操作系统下，使用KVM虚拟机来实现GPU设备的透传...
Tiresias：分布式深度学习训练的GPU集群管理新星
gitblog_00827的博客
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分布式深度学习GPU管理之Tiresias
XP and Altoria
03-27 4224
来自论文Tiresias:A GPU Cluster Manager for Distributed Deep Learning 概述 给一个庞大的GPU集群，在实际的应用中，现有的大数据调度器会导致长队列延迟和低的性能，该文章提出了Tiresias，即一个GPU集群的调度器，专门适应分布式深度学习任务，该调度器能够有效率的调度并且合适地放置深度学习任务以减少他们的任务完成时间（JCT(Job...
深度详解新iPad八核GPU
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苹果A8X GPU 真的是八核？     苹果公司总能带给我们一个又一个的惊喜。在Apple A8X芯片问世以来，苹果并没有公布其GPU（图形处理器）的详细参数，这也许是其“刻意而为之”，但近期这一谜团终于被解开了：苹果A8X GPU采用了八核处理器，隶属PowerVR 6XT系列，被命名为GXA6850。那么移动端的八核图形处理器到底有多强？八核的意义又在哪？拆机堂将为大家详细解答。
linux下调节显卡GPU的功率功耗限制最大值
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01-16 1万+
持久模式是用户可设置的驱动程序属性的术语，即使没有客户端连接到目标 GPU，它也能使目标 GPU 保持初始化状态。此解决方案已接近生命周期结束，最终将被弃用，取而代之的是。您可以通过在应用程序运行时使用 nvidia-smi 监控 GPU 来确认是否正在发生这种情况。可以使用 nvidia-smi 或通过 NVML API 以编程方式设置持久性模式。如下增加所有 GPU 的 SW Power Cap 限制，其中。您必须在每次启动服务器时增加功率限制并设置持久性。确保正在使用持久性模式。
android 手机超频降频秘籍
chao
01-10 6099
不用软件超频降频CPU GPU   官方正式版没试过，因为我已经刷了心灵的集优版了，心灵的内核已经支持频率调节CPU，但是GPU还没有实现。   CPU篇   CPU频率，governor都在这个文件夹下面，/sys/devices/system/cpu/，里面分别包含CPU0，CPU1。由于高通双核是异步运行的，因此CPU1暂时不好调节（除非你强行打开），因为如果负荷不高，CPU1是
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03-10
本指南提供了在不同操作系统上安装支持GPU的PyTorch的详细步骤。首先，确保计算机配备NVIDIA GPU，并下载与之兼容的CUDA Toolkit和cuDNN。接着，用户可以选择使用命令行或Anaconda进行PyTorch安装，命令中需替换为...
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09-18
**注意事项**： - 当使用 `DataParallel` 时，确保你的batch size大于GPU的数量，这样每个GPU都能分配到足够的数据进行计算。 - 在保存使用 `DataParallel` 训练的模型时，需要使用 `module.state_dict()` 而不是...
gpu_burn性能压力测试
12-27
"说明.txt"文件可能包含了具体的使用指南和注意事项。 6. **硬件监控**：在进行GPU_Burn测试时，用户应同时关注系统的其他硬件参数，如CPU温度、内存占用和电源管理设置，以确保整个系统的稳定性。 7. **故障排查*...
PyTorch 大杀器：用 AdaptDL 优化 GPU 集群中的 EDL
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论文分享-Heterogeneity-Aware Cluster Scheduling Policies for Deep Learning Workloads
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本篇文章通过一个实际的测试案例，展示Power CPU在人工智能方面的生态环境和性能表现。在非x86的市场中，Power CPU在云计算、大数据、人工智能领域生态日趋完善，使用者轻而易举的获得想要的安装包和Docker镜像。本文章非科研论文性质，是对阶段性工作的总结，给遇到同样问题的读者提供一个解决问题的思路。 Power CPU已经有将近30年的历史，本次采用的是最新的K1 PowerLinux FP5280G2服务器，对比通用2U X86服务器。所用的硬件和软件都如下面所列。 测试主要验证图像识别在不同
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