GoogleCloud搭建GPU计算能力

最新推荐文章于 2025-11-14 10:41:55 发布
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#pytorch #深度学习 #机器学习 #Google #免费

  • 自己的电脑硬件设备太差,用来做机器学习,有点费力
  • 以前听同事说Google免费送一年GPU使用权.
  • 当初没有太在意,现在在搞得时候,与以前的有些教程有些冲突,将申请过程记录下来,学习前人,为后来者避险.
  • 首先第一步需要科学上网,若这步不能实现,下面就不要在搞了
  • 第二步注册一个Gmail,Gmail是一个神奇的东西,基本上可以当作所有的网站APP的通用账号.
  • Google账号带有Google Drive ,有15G,要是感觉不够用,可以花钱购买,我没有买😢
  • 下面开始介绍主角了 Colab(Colaboratory)
    • Colaboratory 是一个免费的 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。
      借助 Colaboratory，您可以编写和执行代码、保存和共享分析结果，以及利用强大的计算资源，所有这些都可通过浏览器免费使用。
  • 可以通过Google Drive 进入Colab
  • 在这里插入图片描述
  • 现在就可以在这里练习使用了
  • 例如Pandas、Matplotlib、Numpy等都可以玩耍了
  • Colab简介传送门
  • Colab中已经预安装了一些常用的库
  • 在这里插入图片描述
最低0.47元/天 解锁文章
云计算平台：AWSAzure 和 Google Cloud
AI天才研究院
11-09 1384
云计算平台：AWS、Azure 和 Google Cloud 关键词：云计算，AWS，Azure，Google Cloud，比较，最佳实践，架构设计，成本管理
基于LXD搭建多人共用GPU服务器，简单易用，全网最详细！
比特桃
09-13 1万+
现在服务器显卡贵到离谱， 服务器简单来说还是一台高性能的主机而已，那服务器上装完操作系统后大家怎么同时使用就成了一个问题。如果大家都一个用户同时用的话，会导致每个用户文件都存放在一起，太乱且容易误删；一个用户更改系统环境后会影响到其他用户使用，比如CUDA版本等；多个用户之间不能方便的协调管理； 如果用多用户管理的话虽然可以解决每个人的文件存储管理问题，但仍然会导致每个人都有可能修改系统环境和配置影响其他用户使用。 那真正不影响且能相互隔离的就是虚拟机了，比如KVM，但使用虚拟机会浪费一定资源用于硬件虚拟化
【深度学习】关于谷歌云GPU服务器创建与使用指南
m0_63984008的博客
11-18 1486
上一篇介绍了如何使用ssh。 【深度学习】谷歌云GPU服务器创建与使用指南（二）_星辰大漠-优快云博客 本篇主要介绍：在服务器中安装显卡驱动及配置深度学习框架。 服务器与本地主机的区别（待补充） 在配置本地Linux系统（比如ubuntu）主机的深度学习框架时，显卡驱动的安装按照提示一步一步进行即可。但是，在给服务器安装GPU驱动时，就要考虑到显卡驱动中的显示驱动不能安装，因为服务器预装的系统中没有X桌面（GUI），这点一定要注意。 配置环境 1）安装NVIDIA驱动 显卡驱动下载官网地.
为什么选择 GPU 云服务器
weixin_69626842的博客
04-14 466
首先，GPU 云服务器（GPU Cloud Computing）是基于 GPU 的快速、稳定、弹性的计算服务，主要应用于深度学习训练/推理、图形图像处理以及科学计算等场景。 GPU 云服务器提供和标准 CVM 云服务器一致的方便快捷的管理方式。GPU 云服务器通过其强大的快速处理海量数据的计算性能，有效解放用户的计算压力，提升业务处理效率与竞争力。 GPU 云服务器 与自建 GPU 服务器对比： 优势 GPU 云服务器 自建 GPU 服务器
cloudstack集群部署记录
kfyzjd2008的博客
01-06 1435
按照官网快速配置后，创建虚拟机，如果能够正常自动获取到10段的ip说明配置基本正常的。 但是上不去网，需要配置防火墙具体可以参考 CloudStack高级网络设置_dandanfengyun的博客-程序员ITS404_cloudstack 来宾网络 - 程序员ITS404基本设置 参考https://blog.youkuaiyun.com/dandanfengyun/article/details/105726448测试使用高级网络设置。和基本网络设置基本一样直到添加资源域时状态。。。开始添加 资源域添加资源以 选
Google 的计算能力仍是独步武林
Fenng's Blog
01-08 202

 从 Greg Linden 的文章看到的数据：Google 的 MapReduce 平均每天处理 20 Petabytes 的数据。每天能跑完 10 万个工作任务。光是 07 年 9 月，就用掉了 11081 个”机器年” ，跑了 220 万个 Mapreduce 任务。这个计算能力是惊人的。 Yahoo! 也用 Hadoop 实现了 Mapreduce , 我...
google cloud配置计算环境
stridexdd的博客
10-29 240
1 ssh login vi /etc/ssh/sshd_config change no to yes 给root用户设置密码 passwd root /etc/init.d/ssh restart 2.gcc sudo apt-get install gcc 3.fftw sudo apt-get install fftw3 4.screen apt-get install screen
4、Google Cloud Platform：计算服务、数据仓库与身份访问管理全解析
metaverse5vr的博客
09-18 40
本文深入解析了Google Cloud Platform（GCP）的核心服务，涵盖计算引擎的虚拟机实例创建与管理、BigQuery数据仓库的架构与使用流程，以及身份和访问管理（IAM）的安全控制机制。结合操作步骤、注意事项、常见问题解决方案及实际应用案例，全面展示了GCP在电商、科研等领域的应用价值，并展望了其与AI融合、行业拓展及安全合规的发展趋势，助力用户高效、安全地构建云上应用。
31、Google Cloud平台数据处理服务全解析
u8v9w0x1y的博客
09-29 21
本文全面解析了Google Cloud平台上的核心数据处理服务，涵盖计算、数据库、大数据与机器学习等领域。内容包括Google Compute Engine的虚拟机配置、Cloud SQL的托管关系型数据库、Bigtable的NoSQL解决方案、BigQuery的列式数据仓库、Dataproc的Hadoop/Spark集群管理，以及Vertex AI Workbench的Jupyter Notebook开发环境。通过详细的操作步骤和代码示例，帮助用户快速搭建和管理云端数据架构，适用于企业级应用与数据分析场景
48、GPU 计算的容器、虚拟机与云选项及进程亲和性策略
最新发布
perl8的博客
11-14 4
本文深入探讨了GPU计算中的关键工具与技术，涵盖容器（如NVIDIA Docker）、虚拟机（基于VirtualBox的Ubuntu设置）和云平台（如Google Cloud、Intel oneAPI）的应用场景与配置流程。同时详细解析了进程亲和性在高性能计算中的重要性，包括其对NUMA架构、缓存利用和超线程的影响，并提供了利用MPI、OpenMP等控制亲和性的策略。结合实践建议与性能分析工具，帮助开发者构建高效、稳定的GPU计算环境。
Google Cloud一个月300美金的GPU notebook, k80
MrCharles在优快云
12-05 999
在阿里云里怎么样可以连接阿里云数据库
m0_64012205的博客
11-10 3765
环境：阿里云ubuntu服务器 阿里云RDS数据库 问题：如何在阿里云服务器的终端使用shell命令连接RDS云数据库 解决方法： 1.阿里云服务器安装MySQL sudo apt-get install mysql-server 如果出现unable to locate package mysql-server 先使用语句 sudo apt-get update 2.连接阿里云数据库 在阿里云服务器终端 mysql -u root -h RDS数据库连接地址 -p 按提示输入密..
GPU算力租用平台推荐
Python老吕的博客
07-13 4700
以上的GPU算力租用平台均具备丰富的GPU实例资源和专业的技术支持，能够满足不同用户的GPU算力需求。用户可以根据自身需求选择适合的平台，并通过平台提供的服务和工具快速构建GPU加速的应用程序。在使用GPU算力租用平台时，建议用户注意数据安全和隐私保护，确保自身业务的安全性和稳定性。
Windows如何查看电脑GPU的算力？
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qq_26572229的博客
05-24 2万+
通过CMD命令行查看GPU算力： 1.正确安装cuda 2.进入目录 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\extras\demo_suite 3.点击空白处，删除所有东西，然后输入'cmd'，并按下回车键如下图所示 4.此时在命令行输入：deviceQuery.exe 可以看到我的电脑GTX1065的算力是7.5 \ 小Tips: 1.NVIDIA控制面板下 系统信息 显示： CUDA1024，...
Google Cloud Computing（ubuntu版）
iamsuperman2的博客
08-08 2509
Google Cloud Computing（ubuntu版） 第一步： 创建实例 第二步：安装google cloud sdk，并授权， sudo snap install google-cloud-sdk gcloud auth login 之后会弹出网页要求登录谷歌账号验证。 第三步：利用gcloud连接到实例。 选择查看gcloud命令。 在ubuntu termin...
个人笔记本安装CUDA并配合Pytorch使用NVIDIA GPU训练神经网络的计算以及CPUvsGPU计算时间的测试代码
lhyyds的博客
11-23 2276
以上步骤概述了在个人笔记本上安装CUDA和PyTorch，并使用GPU进行神经网络训练的过程。每个步骤的详细说明和可能的问题解决方法，你可以在相应的官方网站找到。在安装和配置过程中，务必确保所有组件的版本兼容性。在开始之前，需要确认你的个人笔记本的GPU是否支持CUDA。在编写PyTorch代码时，确保将你的模型和数据移动到GPU上。安装完成后，需要配置环境变量以便系统可以找到CUDA。（或对应的shell配置文件）来更新当前会话。运行CPU vs GPU.py代码。命令来验证CUDA是否正确安装。
Google Colab免费GPU使用教程
niulinbiao的博客
10-21 1万+
有时候本地跑代码可能耗时比较久，而且还会耽误你本地电脑的使用，购买云服务器又不舍得买，所以我们可以使用谷歌的免费服务器，可以使用GPU跑代码Google Colab官网是一个免费的基于云端的Jupyter笔记本环境，由Google提供。它提供了一个方便的平台，使用户可以创建、分享和协作编写Python代码和机器学习模型。以下是是免费的，无需购买任何硬件或软件。使用Google的云端计算机，使用户能够在云端上运行代码，而不必担心自己的电脑性能和存储空间。Jupyter基于Jupyter。
云管理平台CloudStack介绍
rishengcsdn的专栏
01-22 5938
CloudStack是一个开源的具有高可用性及扩展性的云计算平台。CloudStack的前身是Cloud com，后被思杰citrix收购。2011年7月，Citrix收购Cloud com[1]，并将CloudStack 100%开源。2012年4月5日，Citrix又宣布将其拥有的CloudStack开源软件交给Apache软件基金会管理。 思杰citri
虚拟化与云- CloudStack测试环境搭建
鬼刺
01-10 843
一 前言 强烈推荐采用分布式安装方法，将CS（管理节点，4C 8G 磁盘500G）、NFS（二级存储，1C 1G 磁盘800G）与MYSQL（数据库 2C 4G 500G）分别搭建在3台虚拟机上。 集中式安装的话要求该台虚拟机的硬盘空间足够大（建议500G以上），CPU和内存多配置一些为好，建议至少8C 16G。本文由于测试环境限制采用该方式，不推荐。 二...
搭建云gpu
03-16
<think>好的，用户想了解如何搭建基于云计算的GPU环境，包括配置教程和推荐服务提供商。我需要综合之前的引用内容来回答这个问题。首先，得确定用户的需求可能是什么，可能是深度学习、大规模训练或者推理任务，所以需要推荐合适的云服务商和配置步骤。 根据引用[1]，提到GPU云服务器在深度学习中的重要性，所以需要强调选择云服务提供商的重要性。引用[2]比较了不同提供商的价格和GPU类型，比如AWS、Azure、Google Cloud和阿里云，特别是提到V100的价格和VRAM，这些信息应该整理出来推荐给用户。引用[3]详细介绍了阿里云的创建流程，包括实例配置、镜像选择等，这部分可以作为配置教程的示例。 接下来，用户可能需要步骤化的指导，所以应该分步骤说明，比如选择提供商、创建实例、配置环境等。同时，要确保使用正确的LaTeX格式，比如行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，不过这个问题可能涉及数学内容较少，但如果有性能指标或计算，可能需要应用。不过当前问题主要是配置步骤，可能数学内容不多，但需要注意格式要求。 另外，用户要求生成相关问题，可能需要考虑搭建后的优化、成本控制、环境迁移等问题。需要确保推荐的服务提供商信息准确，价格比较正确，比如Google Cloud的V100价格是$2.48，而AWS和Azure是$3.06，阿里云的异构计算实例需要提到。 还要注意引用标识的位置，比如在提到各提供商的价格时添加对应的引用[^2]，在阿里云配置步骤时引用[^3]。需要检查引用是否自然，比如在比较价格后添加[^2]，在阿里云创建流程处添加。 可能还需要提到安全组设置、SSH连接、驱动安装等步骤，特别是如果用户是新手，可能需要建议使用预装环境的镜像，如引用[3]中提到的图形桌面镜像，方便新手使用。同时，提醒用户注意成本，比如按需实例和抢占式实例的区别，以及如何关闭实例避免额外费用。 最后，确保回答结构清晰，分步骤说明，推荐提供商时列出优缺点，帮助用户根据需求选择。检查是否有遗漏的关键点，比如测试环境的部分，或者示例代码，比如连接服务器的SSH命令，或者安装CUDA的脚本，这能增加实用性。</think>### 如何搭建基于云计算的GPU环境？ 搭建基于云计算的GPU环境主要包括选择服务提供商、配置实例、安装驱动和测试环境。以下是详细步骤： --- #### **1. 选择云服务提供商** 主流云服务商均提供GPU实例，以下是推荐和对比： - **Google Cloud**：性价比高，Tesla V100每小时$2.48，支持最高128GB VRAM。 - **AWS**：提供32GB VRAM的V100实例，但价格较高（每小时$30）。 - **Azure**：与AWS价格相近（V100每小时$3.06），但CPU和内存配置更灵活。 - **阿里云**：适合中文用户，提供“异构计算”实例（如GN6v系列），支持图形桌面镜像简化配置。 --- #### **2. 创建GPU实例（以阿里云为例）** **步骤1：注册并登录控制台** 进入[阿里云官网](https://www.aliyun.com)，注册账号后进入**云服务器ECS**控制台。 **步骤2：选择实例配置** - **实例类型**：选择“异构计算”系列（如GN6v-P100）。 - **镜像**：新手建议使用**镜像市场**中的预装环境（如Ubuntu + CUDA驱动）。 - **网络与存储**：按需分配公网IP，系统盘建议50GB以上。 **步骤3：设置安全组** 开放SSH端口（22）和深度学习框架所需端口（如Jupyter Notebook的8888）。 --- #### **3. 连接实例与配置环境** **步骤1：SSH连接** ```bash ssh -i <密钥文件路径> root@<公网IP> ``` **步骤2：安装驱动（若镜像未预装）** ```bash # 安装CUDA Toolkit wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin sudo mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub sudo apt-get update sudo apt-get -y install cuda ``` **步骤3：验证GPU可用性** ```bash nvidia-smi # 输出GPU信息表示成功 ``` --- #### **4. 成本控制建议** - **抢占式实例**：价格比按需实例低60-90%，适合短期任务。 - **自动关机脚本**：避免闲置计费。 ```bash sudo shutdown -h +120 # 2小时后自动关机 ``` ---
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