用GPU扩展1U / 2U服务器的可能选择是什么？什么用途？我想要对虚拟操作系统进行directIO传输，以便对GPU进行“原生”访问。例如用于视频或GPU密集渲染(搅拌机、达文西等)有什么标准可供选择吗？
对于共享GPU<
浏览 0提问于2021-07-25得票数 -4
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我使用的是EC2 GPU机与预制件的AMIs.我只是把‘进口角’和运行它。它需要11519MiB (在12181MiB中)。这是没有意义的，对吧？
浏览 2提问于2017-11-14得票数 2
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当ssh‘入到远程系统(例如具有大量计算能力和/或图形恶意程序的集群)时，X11转发(例如，使用ssh -X或-Y)在哪里完成图形呈现？如何运行图形密集型工作负载，使其能够利用集群的图形硬件？在集群上运行VM中的程序是否会使问题复杂化？
浏览 5提问于2014-07-04得票数 13
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我有一台服务器，它处理从另一台服务器上推送的数据字符串。有时我们每秒能收到数千。这可能过于简单，但是在服务器中放置图形卡可以帮助更快地处理这些字符串吗？有时可能会有15秒的延迟。对于我们使用服务器的应用程序来说，这是不可接受的。
谢谢
浏览 0提问于2015-10-23得票数 1
我已经使用GPU加速服务，如谷歌Colab有一段时间，但我不满意。我不喜欢用朱庇特笔记本来写我所有的代码，我也有一些其他的问题。我想知道是否有一种方法可以在我的终端上运行命令，比如upload train.py，将文件train.py上传到服务器，然后运行run train.py或类似的东西在服务器上运行，并将输出显示在本地终端上
浏览 0提问于2020-12-08得票数 1
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我还没有找到一种直接的方法来阻止进程X在GPU上运行。在我的例子中，我想将compiz窗口管理器和其他一些进程排除在我的nVidia GPU上。的确，应用程序配置文件(在nVidia X服务器设置中)，但使用它，您可以微调一些OpenGL设置，而不是完全排除进程在GPU上运行。谢谢!
浏览 0提问于2018-04-23得票数 1
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在安装Ubuntu20.04之后，我有一个过热的问题，我的充电停止，因为它，即使在空闲状态的处理器。但是有了窗户，我的充电停止了，我的笔记本电脑也没有过热。我在20.04之前使用了Ubuntu19.04，没有这样的问题。为了避免这种情况，我使用了我不喜欢的窗口。如果你克服了这种问题，给我一个解决办法。我正在附上系统监视器的图片，以显示我的资源是什么情况，在这一刻，我面临这个问题。
以下是系统监视器的图像
浏览 0提问于2020-08-27得票数 3
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我试图在没有互联网连接的服务器上运行tensorflow_gpu。运行tensorflow_gpu的脚本因此错误而失败：conda install nomkl numpy scipy scikit-learn numexpr
conda remove mkl mkl-service由于服务器没有互联网连接，我完全不知
浏览 0提问于2019-05-18得票数 4
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最近，我尝试在大CPU服务器上实现并部署一种深度学习解决方案(多层LSTM网，外加静态输入层)。经过多次尝试，与个人电脑的性能相比，我的速度只提高了3倍。我听说GPU会做得更好。你能解释一下为什么GPU比CPU好得多的确切原因是什么？
浏览 9提问于2016-05-17得票数 5
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GLSL与其他着色器解决方案根本不同，因为服务器(GPU驱动程序)负责着色器编译。Cg和HLSL (afaik)通常会预先编译并以这种方式发送到GPU。编译器的严格性不同(一个GPU可以接受一个程序，而另一个不能)GLSL目前的做法有哪些优点？值得吗？
浏览 0提问于2012-06-09得票数 4
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有两次，当我使用4x1080ti完成训练模型时，服务器就崩溃了。服务器为什么会崩溃？9月6日02:48:40 GPU-8-服务器内核: 557998.990376 NVRM9月6日02:48:40 GPU-8-服务器-整数内核:
浏览 20提问于2017-09-08得票数 3
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最近，我工作的Ubuntu18.04服务器已经从2.0.0升级到TensorFlow版本2.4.0。它开始在访问GPU时出现问题，而GPU以前运行得很好。我还尝试了tf.test.gpu_device_name()，它没有返回任何内容。我的问题是：
此问题可能与服务器上安装的多个版本有关。在这种情况下，我可以选择一个特定的版本来运行我的代码吗？现在，我正在看tensorflow-gpu 2.3.0和tf-nightly 2.4.0。我知道卸载会导致解决方案，但我没有
浏览 4提问于2020-09-22得票数 0
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我正在寻找支持动态基于云的NVIDIA GPU虚拟化的选项，类似于亚马逊网络服务为分配GPU的方式。南加州大学似乎正在开发来支持这一点，但它还没有准备好。这正是我正在寻找的，如果它在OpenStack中具有完整的功能。似乎只支持将GPU分配给，这是严格意义上的远程桌面GPU虚拟化。如果我错了，VGX确实从虚拟机/实例启用了服务器端CUDA计算，请让我
浏览 6提问于2013-01-25得票数 15
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Google节点带宽
、、、
另外，我需要使用Google中的GPU的服务器来使它与我的集群一起工作。GPU实例不断地处理传入流量(带宽应该达到1Gb/s)，并在集群节点上发送结果(带宽应该比传入带宽还要多)。在这个项目中，对我来说最关键的事情是：2)节点与GPU服务器之间的带宽；4)节点与世界之间的带宽。但是，在技术规范中，只有CPU/GPU/RAM/磁盘，没有带宽。而且在文
浏览 5提问于2019-08-01得票数 4
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我正在尝试使用FLASK API为Facenet模型创建一个推理服务器，用于图像匹配任务。我使用Gunicorn来扩展服务器，服务器使用字符串序列形式的POST请求从客户端获取图像。服务器获取该图像，并将其与mongodb数据库中的图像进行匹配，然后找到距离。当应用程序使用Gunicorn运行时，服务器调用tensorflow来加载模型，它会创建gunicorn worker实例，我可以使用nvidia-smi pmon看到这些实例，但当我使用客户端向该服务器发送调用时，只有GP
浏览 0提问于2018-08-13得票数 1
一个带有4个GPU的服务器用于深度学习。通常情况下，GPU内存在训练过程终止(终止)后没有被释放。nvidia-smi显示的结果是
pkill -u user_name python
ps -elf | grep python。但是，如果启动了多个进程，并且我们只想杀死与某个GPU相关的进程，则可以按
浏览 2提问于2021-03-06得票数 2
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有一个带有两个GPU的服务器(Intel Xeon E5-2670，)和一个AMD GPU (Tahiti XT Radeon HD 7970)。还有连接到此服务器的SSD (系统和可执行文件)和HDD (重数据)。我不应该关闭我的服务器，因为服务器是设计为不关闭而工作的。成千上万的服务器不关机，一个月不间断地工作。
如果<e
浏览 0提问于2013-08-20得票数 1
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