我试图理解这个论点的作用，AdamOptimizer的的compute_gradients方法这样说-
colocate_gradients_with_ops：如果是的话，试着用相应的op来计算渐变。
浏览 3提问于2018-02-12得票数 3
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我目前有一个高端GPU安装在我的服务器-我正在考虑安装一个廉价的GPU，以支持显示器。
原因是服务器正在为OpenCL使用高端GPU，而我希望保留它的资源，只用于计算，而不提供监视器。我可以安装一个便宜的GPU，如ZOTAC GeForce GT 610 (512 MB)，并使用它作为显示器的主gpu，然后高端gpu将免费计算。我问这是因为我以前没有尝试过，我不知道操作系统(Windows )是如何看到这两张卡的，如
浏览 0提问于2012-08-25得票数 1
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CUDA是以任何方式依赖CPU，还是一种黑白的东西，一旦你开始执行CUDA，在GPU上一切都是100%的？或者它是否有某种平衡/混合？
最基本的问题是，我们能买到最便宜的CPU并把它拿走吗?
浏览 0提问于2014-06-18得票数 2
我的目标是通过jupyter笔记本从本地计算机连接到goocle colab gpupip install jupyter_http_over_ws所以我已经从我的机器连接到Colab，但goal反之亦然，以便在我的本地机器上获得GPU
浏览 8提问于2021-04-24得票数 1
我正在尝试用Nvidia GPU节点/奴隶来设置Kubernetes。我遵循了的指南，并且能够让节点加入集群。我尝试了下面的kubeadm示例pod：kind: Pod name: gpu-pod containers: extendedResources: resources: nvid
浏览 3提问于2018-08-07得票数 1
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在上，我猜GPU实例不一定对参数服务器有效，因为参数服务器只保留值，不运行矩阵乘法等任何计算。因此，我认为的示例配置(参数服务器使用CPU，其他服务器使用GPU )具有良好的成本性能： scaleTier: CUSTOM parameterServerType: standard_cpu
wo
浏览 3提问于2017-04-14得票数 0
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我有一个服务器(CentOS6)，它有一个ATI。为了让用户能够访问这个GPU来使用OpenCL进行计算，他们需要不幸地打开一个X会话(对ATI驱动程序的限制)。这些用户将向服务器发送ssh。他们如何能够在GPU上启动一个“虚拟”X会话，以便能够访问它进行计算？(ssh -X服务器和启动像xclock之类的应用程序都不会在GPU上启动Xsession .)
提前谢谢。
浏览 0提问于2012-08-01得票数 0
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我应该使用GPU密集型应用程序(游戏)-我应该在哪里安装GPU (服务器端/客户端)？当然，如果服务器正在运行CUDA / openCL应用程序，那么它将需要GPU，但是显示呢？
浏览 0提问于2012-11-03得票数 8
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在通过云场景的请求/响应中，是否可以让多台低端计算机分别对位于中央服务器上的GPU进行CUDA调用？让这些低端计算机拥有一个“虚拟”的GPU。
浏览 2提问于2013-02-02得票数 1
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我想买一个服务器4核心英特尔XeonE3-1220 v5 (16 GB内存)，但没有GPU。
我们需要GPU在服务器端，以正常显示桌面屏幕通过remore桌面，还是我们需要GPU在客户端？还是两边的？
浏览 0提问于2017-07-31得票数 1
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显然，GPU的每个核心都可以处理一个请求，而不是一个主处理器(系统的CPU)处理所有请求。从表面上看，这似乎是可能的，也许使用GPU + Redis数据库中的模板在GPU GDDR5中？
浏览 4提问于2010-10-21得票数 1
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我正在使用烧瓶与Gunicorn实现一个人工智能服务器。服务器接收HTTP请求并调用该算法(用py手电筒构建)。计算在nvidia GPU上运行。本机有8 vCPUs，20 GB内存，1 GPU，12 GB内存。具体问题是
如何增加concurrency/parallelism?Do，我必须指
浏览 5提问于2021-02-09得票数 0
设想情况：
我有两台机器，一台客户机和一台服务器，与Infiniband连接。服务器机器有一个NVIDIA Fermi GPU，但是客户端机器没有GPU。我有一个运行在GPU机器上的应用程序，它使用GPU进行一些计算。GPU上的结果数据从来不被服务器使用，而是直接发送到客户端机器，无需任何处理。现在，我正在做一个cudaMemcpy，将数据从GPU获取到服务器的系统内存，然后通过套接字发送到客户端。
浏览 6提问于2012-08-14得票数 10
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我正在使用两个配置相同的GPU作为我的高性能GPU计算使用OpenCL。其中一个卡是为显示目的连接的，两个程序compiz和x服务器总是使用大约200-300 MB的内存。我的问题是，当使用这些GPU进行计算时，我只能使用GPU中的部分内存，用于显示目的，而第二个GPU则可以使用整个全局内存。在显示GPU的情况下，我只能使用128 MB进行计算，而其他的则可以使用完整的503 MB进行计算。
根据页
浏览 7提问于2016-06-02得票数 0
我有一个没有图形界面的centOS服务器。我只通过ssh连接到它。因此，GPU的使用可能并不多。我想让服务器使用它作为额外的CPU核心。这个是可能的吗？我该怎么做？
浏览 0提问于2016-05-01得票数 -1
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您好，我正在使用ML Engine和一个自定义层，该层由一个parameter组成，四个工人，每个工人都有一个complex_m和一个complex_m作为参数服务器。我没有在任何地方使用tf.Device()函数，在云中，我认为如果有可用的图形处理器，设备就会自动设置。
浏览 18提问于2017-06-28得票数 0
当涉及到与服务器相关的问题时，绝对没有经验，但是在工作中出现了一个问题。使用可用的GPU执行计算
使用CPU(s)执行计算。客户端各有一个GPU和一个CPU (32个逻辑核)。如果我们把工作推到GPU上，
浏览 0提问于2018-03-08得票数 0
在中，您可以使用N个GPU数将N个小批(每个包含M个训练样本)分发到每个GPU，并同时计算梯度。所以，在我看来，唯一的优势是你可以在相同的时间内使用一个更大的小型批次。(上面的教程是同步培训。如果是异步训练，那么
浏览 5提问于2016-06-10得票数 4
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我可以访问一个带有多个GPU的服务器，所以我想在它们之间分发模型。这样做最好的方法是什么？到目前为止，我正在考虑将子系统放在单独的GPU上，但这提出了一些问题：考虑到变量被放置在不同的GPU上，梯度计算和下降的代价会有多大？梯度是否也会与其对应的变量在相同的GPU上计算？
浏览 0提问于2020-02-14得票数 1
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