如题，本人（学生）想用腾讯云构建一个实验性的深度学习网络，具体要用到腾讯云的哪些服务呢？（GPU，COS），另外还需考虑较低的成本。。。
浏览 1186提问于2017-12-13
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在我公司的PC上，我没有安装Python包的完全权限(通常这必须得到IT部门的批准，这非常痛苦，而且需要很长时间)。 我正在考虑让我的经理投资Anaconda Enterprise，这样开源Python使用的安全方面就不再是问题了。然而，同样要考虑的是，我的老板正在寻求迁移到云，我想知道Anaconda Enterprise是否可以在内部(从云脱机，即不使用云存储或云计算资源)互换使用，当需要大数据处理时，通过连接到AWS、GCP或Azure中的任何一个来租用GPU实例，切换到“云模式”？欢迎任何建议。
浏览 44提问于2021-10-21得票数 0
我能够在我的Windows 10计算机上运行MediaPipe的位姿地标检测，方法是遵循下面的教程：，但我不知道如何使用GPU运行这个示例。
我知道在CPU上运行非常快，但是我想使用model_complexity=2模型，因为它是最精确的，但是这使得它在我的CPU上慢一些(大约5 FPS)。我有GPU，所以如果我能在GPU上运行，它将大大加快速度。
我找到了以下资源。
它提到GPU在这些链接，但我不知道我如何能够利用这些模块。如果有人能提供一个链接或一个快速解释如何运行MediaPipe的姿态地标检测的GPU，我会非常感激。
浏览 67提问于2021-07-27得票数 5
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是否有任何云开发平台提供对NVIDIA GPU实例的免费访问，可能只在有限的试用期内？我想在承诺接受付费选择之前，先对它进行研究。我尝试过AWS、和IBM，但是他们都没有这个选择。
浏览 0提问于2017-06-18得票数 0
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我想使用我的OpenCL显卡在Windows10下运行GTX970应用程序。但是下面的代码不工作=(
#define __CL_ENABLE_EXCEPTIONS
#include <CL/cl.hpp>
#include <CL/cl.h>
#include <vector>
#include <fstream>
#include <iostream>
#include <iomanip>
int main() {
std::vector<cl::Platform> platforms;
浏览 4提问于2016-11-10得票数 0
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image.png
好像只有在腾讯云大学这里才会显示左边这样的文件浏览器什么的，平常登陆就一个命令行界面，可以平常也有吗？
image.png
浏览 396提问于2019-10-14
我使用进行目标检测，并发现在我的计算机上运行速度更快的using算法进行推理完全太慢了(~15s，无法处理一幅图像)。
我在使用GPU构建真实的应用程序方面没有多少经验，也不确定我是应该使用云实例还是购买低端的GPU(在200-500美元的范围内)。我预计我的应用程序会有很小的流量，所以即使是较小的实例对于我所要完成的任务也是非常昂贵的。
问题：，对于我来说，判断GPU是否足够快，而不首先购买它，最好的方法是什么？所有的云GPU (Amazon，Google)都使用超出我预算的硬件，所以在这些实例上运行我的代码不会给我一个很好的比较。
浏览 4提问于2019-12-31得票数 1
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我有自动交易货币的python脚本，我想通过运行云中的木星实验室来部署它们。我没有云计算或linux方面的经验，所以我已经尝试了几周来进入云计算的狂热，但我发现很难参与其中。
我的目标是从任何提供商那里在云实例上建立一个成熟的Python基础设施，这样我就可以在云上运行我的交易机器人了。
我想在拥有最新python安装的任何提供商上设置一个云实例，再加上通常需要的科学包(如NumPy和熊猫等)，再加上密码保护和安全套接字层(SSL)，-encrypted朱庇特实验室服务器安装。
到目前为止我还没有得到任何线索。我目前正在寻找设置木星实验室，但有很多令人困惑的术语。
什么是Ubuntu还是Deb
浏览 5提问于2022-11-30得票数 -1
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我是数据分析员。我的公司正在将所有的数据科学转移到云提供商(可能是Azure，GCP，AWS)。所有的数据科学编程工具，如木星笔记本，都将安装在云环境中(不会在本地安装Python，也不会在笔记本电脑上安装木星笔记本)。
在我的大部分工作中，我将直接从一个前提数据库中读取/吸收关系数据库表。而且，我的大部分数据分析工作不需要任何GPU实例来进行数据处理。有时，我也做一些简单的研究或实验数据分析编程，例如使用木星笔记本进行数据清理，而不需要使用GPU实例。
我想知道，在我的任务都不使用GPU的情况下，我的公司在他们的数据科学云计算平台上是否有可能进行这样的活动，而不用支付任何每次使用的费用或不必
浏览 2提问于2021-10-17得票数 0
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基于云GPU的高效机器学习开发
、、、、
假设我有一本Juypter，我正在使用它来分析、可视化、测试等等在任意数据集上具有不同超参数的各种机器学习模型，或者我正在开发机器学习库和工具包，都是用Python编写的。我们还可以说，我想使用该数据集运行的一些计算需要一个功能强大的GPU，以便在合理的时间内完成(我猜功能是相对的，我指的是一台拥有1 RTX 3090或可能3080 ti的计算机)。
话虽如此，虽然有几个函数在计算上非常紧张(比如训练一个或多个具有超参数变化的模型)，但我编写的大部分代码并不是这样。此外，我也正在计算我想要如何设计我的分析，解决错误，等等。
由于以上所述，我实际需要的(相对)昂贵的、功能强大的GPU所需的时间并
浏览 0提问于2021-12-24得票数 0
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我正在使用Keras和Theano后端。到目前为止，我已经使用AWS EC2 GPU实例来训练我的keras网络。随着我的实验越来越大，我的网络火车越来越长，我的账单也越来越大。我计算出，好的工作站比租用云上的AWS EC2 GPU实例要好。我正在复制NVIDIA数字DevBox的组件，除了市面上有新的GPU，所以我对它们有几个问题。
对于深度学习来说，购买四台GTX 1080或双泰坦X Pascal (规格)更好吗？四个GTX1080给我10240个CUDA核心，提升速度@1733Mhz，32 of的GDDR5X VRAM和36 TFLOPs的FP32计算。以同样的价格，双泰坦X Pasca
浏览 0提问于2016-07-30得票数 3
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我在Google上安装了一个实例，其规格如下:4个vCPU，15 GB内存，1个Tesla K80 GPU
特斯拉K80由2个GPU组成，每个单元都应该作为一个单独的设备出现在nvidia的日志中。但是，当我在shell中运行nvidia时，它只显示了一个。图片：
有人知道如何解决这个问题吗？这是因为我的云GPU配额是一个，因此只能使用一个设备吗？
其他日志：
==============NVSMI LOG==============
Timestamp : Tue Mar 13 16:05:42 2018
Driver Versio
浏览 4提问于2018-03-13得票数 0
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我需要创建一个云平台，它应该公开其他人将要开发的服务。这些服务完全独立于彼此，应该使用不同的技术来创建，并且仍然能够并行工作，并且能够使用grpc相互通信。
对于这样一个平台，有哪些软件/教程/技术？
浏览 0提问于2020-01-07得票数 1
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学生需要GPU来训练神经网络。我可不可以租一块云硬盘，在云硬盘里存好系统、环境、训练用到的图片等数据，然后按需租GPU云服务器？比如先租一年的云硬盘，然后这几天需要了就租块GPU跑，跑完就不租了；过一周需要的时候再租GPU跑。这样能省下装环境、传训练数据的麻烦吗
浏览 194提问于2022-10-04
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我的机器中有1个GPU和32个GPU可用。在Ray中可以单独使用它们吗？例如，一个任务分配一个CPU，另一个任务分配一个GPU？如果我使用
tune.run(trainer_fn,
num_samples=32,
resources_per_trial={"GPU": 1, "CPU": 1},
...
它只运行一列火车，因为只有一个GPU可用。我知道我可以使用类似0.1 GPU的东西，可以运行多个列车，但我没有办法知道哪个应该使用CPU，哪个应该使用GPU。
浏览 4提问于2021-12-03得票数 0
我已经在GPU驱动的云机上运行了过去3个小时的训练任务，命令如下：
python legacy/train.py --logtostderr --train_dir=training/ --pipeline_config_path=training/ssd_mobilenet_v1_pets.config
在运行之后，日志中会显示如下内容：
INFO:tensorflow:global step 14455: loss = 0.5896 (0.775 sec/step)
I1001 19:27:43.575182 140054916601600 tf_logging.py:116] glob
浏览 0提问于2018-10-02得票数 2
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谷歌云平台服务是否有系统状态页？当遇到问题时，我们在哪里可以查找系统状态信息？
例如，我更改了Google实例的层，它在12小时内无法访问。第二天，同样的手术按预期进行了几分钟。
我找到了，但没有找到其他产品(例如Google )。
浏览 2提问于2014-11-10得票数 1
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我需要知道Mobile Labs Device Connect和Perfecto之间的区别。我没有看到太多的链接声明
还有其他不同之处吗？请建议我哪一个是最好的基于云的测试工具。
谢谢
浏览 2提问于2015-01-17得票数 1
什么是医学成像应用的计算瓶颈算法？我们正在尝试弄清楚在常规云服务器实例或GPU加速服务器实例上运行这些算法是否有好处。
浏览 0提问于2011-12-28得票数 1
我想知道Appium对自动化的支持有多大。
同样的脚本在移动和桌面上都能工作吗？
它有办法在云上提供像seetest这样的设备吗？
它支持安卓和iOS上的本地应用吗？
浏览 5提问于2016-01-08得票数 0
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我正在使用的混沌猴子实现来测试一个spring引导应用程序，该应用程序托管在一个非比例的环境中(即它不是托管在云上)。下面是我正在测试的场景。如果我能测试更多的场景，请给我建议。
潜伏期攻击
例外攻击
杀死应用程序攻击
记忆攻击
浏览 5提问于2018-08-29得票数 2
我试图将gpu内存的使用限制在gpu内存的10%，但根据nvidia-smi的说法，以下程序使用了大约13%的gpu内存。这是预期的行为吗？如果这是预期行为，那么其他大约3-4%的数据来自于什么？
from time import sleep
i = tf.constant(0)
x = tf.constant(10)
r = tf.add(i,x)
# Use at most 10% of gpu memory, I expect this to set a hard limit
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fra
浏览 0提问于2018-09-11得票数 1
由于我是一名学生，所以我只能省下最初的300美元，所以我需要尽量减少试错阶段。
我有一个基于Pytorch的模型，它目前运行在本地GPU上，在我的本地存储中有大约100 or的帧数据集，我正在寻找一个指南，展示如何设置一台机器来在我的Google (？)(或任何其他推荐的云存储)数据集中使用TPU来训练和测试我的模型。
我发现的指南与我的描述不匹配，大多数指南要么运行在GPU上，要么在TPU上运行，其中包含在dataset库中，我不想浪费时间和预算试图从这些片段中拼凑一个谜题。
浏览 8提问于2022-02-21得票数 1
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我正在尝试设置我的GCP帐户，以便我可以使用云GPU来运行我的Tensorflow项目。
我正在遵循google的指南，但由于某些原因，当尝试创建一个新的笔记本实例时，我会得到以下错误：
没有找到墓碑账户的账户。
我完全不知道什么是墓碑账户，以及我将如何创建一个。谷歌没有提到这一点，也没有在指南中提到，所以我真的希望有人能在这里指出正确的方向。
浏览 1提问于2020-10-03得票数 3
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我想使用TF2，最好是EfficientDet D7网络来训练一个大型目标检测模型。对于我的16 GB内存的Tesla P100卡，我遇到了一个“内存不足”异常，即显卡上没有足够的内存可以分配。
所以我想知道在这种情况下我的选择是什么。如果我有多个GPU，那么TF模型将被拆分，以便填满两个卡的内存，这是正确的吗？因此，在我的情况下，使用第二张16 GB的Tesla卡，我在训练期间总共将拥有32 GB？如果是这样的话，我可以使用多个GPU的云提供商也是如此吗？
此外，如果我错了，在训练期间为多个GPU拆分一个模型将不起作用，那么还有什么方法可以训练一个不适合我的GPU内存的大型网络？
PS:我知
浏览 18提问于2021-03-03得票数 0
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我主要是一名web应用程序开发人员，使用的主要技术是.NET。我一直在考虑将云计算作为一个主题来学习，并使用Microsoft Azure来处理一些实现细节。但是我一直不能正确地理解从哪里开始关于云计算的整个概念，以及如何开始使用MS Azure。有没有人能向我推荐一些好的、容易理解的云计算资源，以及一本关于Microsoft Azure技术的好书(最好是从代码的角度解释该技术的书)。
浏览 2提问于2012-03-19得票数 0
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我已经开始对24/7的实时流进行实验，我在google云平台上有一个Linux，我想从这个平台开始流。
问题是，当我尝试在VM上启动OBS时，会弹出下一个错误：“初始化视频失败。您的GPU可能不受支持，或者您的图形驱动程序可能需要更新。”(截图)。
据我所知，这个问题的出现是因为我的VM根本就没有GPU，只有CPU。我试着安装OpenGL，希望它能解决问题，但没有帮助。
我可以在Ubuntu上运行OBS吗？
如果有，它是什么，我是否必须使用带有GPU的VM？如果没有，你建议24/7小时提供哪些服务？
提前谢谢！(：
浏览 0提问于2020-09-29得票数 2
Google Colab提供的免费资源对于我的用例来说是不够的。
有没有办法用更多的内存旋转更强大的GPU/TPU，并在Google中使用它作为我的Colab笔记本呢？它不一定是谷歌云，但只要我可以轻松运行木星笔记本。我正在使用Keras/Tensorflow。
浏览 0提问于2019-06-19得票数 0
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8回答
腾讯智能云为开发者带来哪些便利？
、、、、
腾讯云在云+未来峰会上推出了智能云。使得普通开发者能够快速上手进行开发。能够有效节省自身开发成本，我想知道究竟带来了哪些便利？有哪些服务极大提升了开发效率和用户体验？
浏览 931提问于2018-05-24
我正试图在Google上安装cuDF长达几个小时。其中一个要求，我应该安装cuDF与GPU特斯拉T4。而google每次给我、GPU、特斯拉、K80、和我都不能安装cuDF。我试过这段代码来检查我每次都有哪种类型的GPU：
import pynvml
pynvml.nvmlInit()
handle = pynvml.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0)
device_name = pynvml.nvmlDeviceGetName(handle)
if device_name != b'Tesla T4':
raise Exception("
浏览 2提问于2022-02-28得票数 0
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我需要使用基于张量流的神经元网络体系结构(PointNet )来执行一些机器学习任务。我想使用云基础设施来实现这一点，因为我没有所需的物理资源。客户的要求是，他们希望得到整个设置的机器，我用于培训后，而不仅仅是最终的模式。这是因为他们是研究人员，他们想自己使用机器，四处游玩，了解我做了什么，但他们不想自己做安装/安装工作。不幸的是，他们现在无法自己提供(物理或虚拟)机器。
问题是:在像google云或AWS这样的云基础设施提供商上安装一台机器，安装所需的软件(使用Nvidia Cuda)并在一段时间后导出这台机器，当有合适的硬件可用时，将其导入虚拟化工具(如Virtual )并在自己的系统上继
浏览 1提问于2021-06-21得票数 0
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我已经创建了一个Google功能来进行图像处理，我使用的是一个深度学习模型，但是它使用的是GPU，所以我不能让GPU改变CPU，而且它工作得很好。在阅读了许多链接之后。我的问题是:如何为云功能启用GPU？如何从云函数用GPU发送一个在Compute实例中处理的映像？最后，我读到了一些关于Atheros的东西，但它看起来比每月1k还贵。谢谢你的评论和想法。
浏览 9提问于2022-07-22得票数 1
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任何有使用vast.ai进行云计算的经验的人都知道，当租用多个GPU时，您需要做一些设置来利用额外的GPU吗？
因为当租用6或8个GPU而不是仅仅一个GPU时，我不会注意到速度上的任何差异。我刚开始使用vast.ai进行云计算。
我使用的是默认的码头:用于深度学习框架TensorFlow ()的正式对接图像。
成功加载了tensorflow/tensorflow:夜-GPU-py3
然后再安装keras：
pip install keras
我还使用此方法检查了可用的GPU，所有GPU都被正确检测到：
from keras import backend as K
K.tensorflow_b
浏览 3提问于2020-02-04得票数 0
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因此，Intel SDK与英特尔cpu、gpu和xeon一起工作。AMD SDK与AMD gpu和cpu一起工作。
我想开发一个应用程序，目标是英特尔cpu和AMD gpu。有人能提出实现这一目标的发展战略吗？
谢谢。
编辑:我想同时在同一个系统上运行cpu和gpu内核。
浏览 0提问于2014-07-21得票数 1
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4回答
我正在尝试制作一些新的web，这些API将从GPU处理中大大受益于已完成/经过培训的机器学习模型。我想让这成为一个公开可用的端点。但是，，我不知道在哪里可以托管一个机器学习爱好项目API?，如果有更好的方法(即只使用GPU，同时处理一个API请求，这是不常见的)，我也对此持开放态度。
AWS定价
我能看到的最便宜的是每小时0.50美元，大约每月350美元
谷歌云定价
最便宜的是每月180美元
大型人工智能定价
我发现最便宜的是每小时0.077美元，每月56美元
我找到了这个quora帖子，它告诉我是一个8美元/月的解决方案，但我不确定这是否真的是服务器托管。
浏览 9提问于2020-11-06得票数 0
6回答
在做Udacity深度学习作业时，我遇到了内存问题。我需要切换到云平台。我以前曾与AWS EC2合作过，但现在我想尝试Google平台。我至少需要8GB内存。我知道如何在本地使用docker，但从未在云上尝试过。
在GCP上运行Tensorflow有现成的解决方案吗？
如果没有，哪种服务(计算引擎或容器引擎)将使启动变得更容易？
任何其他贴士也将不胜感激！
浏览 19提问于2016-04-28得票数 25
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最近，我开始从用户那里收到报告，说我正在处理的游戏没有在AMD GPU上正确地呈现。我想找到问题并解决它，但我是一个业余开发人员，只是使用我自己的电脑，我没有AMD GPU。
除了出去买另一张显卡外，我还有别的选择吗？也许是某种仿真器，或者是带有AMD GPU的云计算服务？我看过主要的云计算提供商(AWS、Google和Azure)，但它们似乎都只提供Nvidia GPU。
浏览 0提问于2017-10-19得票数 2
1回答
我正处于深造机器的决定阶段，我想用它来学习。我想要你的指导，选择最佳的GPU之间的云/前提。
PS。现在，我正在评估各种GPU、云GPU在AWS中的性能，并以Kears 为例。下面是一些1时代的结果。
特斯拉k80 - 22秒
特斯拉v100 -19(安静比预期慢)
Quadro K1100M -120 s(膝上型电脑)
浏览 2提问于2017-11-06得票数 0
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是否可以将一个gooogle云服务GPU用于多个实例？
-like您可以使用一个GPU通过虚拟GPU为多个虚拟机供电
浏览 1提问于2019-08-27得票数 0
最近我试着运行一个程序，它在运行Windows 7的AMD Radeon 5670 GPU上被正确编译和执行。现在，当我想在NVIDIA GPU Tesla 2500上运行时，它不能工作。但是，当我将设备改为CPU (uisng clGetDeviceIds()参数CL_DEVICE_TYPE_GPU)时，相同的内核代码给出了输出。这里我使用的是Ubuntu 10.10。
我尝试运行NVIDIA SDK附带的一些示例程序，这些程序运行正常，并显示了现有GPU和配置的详细信息。
请回答这个问题，如果有人经历过这种问题，问题在哪里？
浏览 0提问于2011-11-17得票数 3
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我想在firebase测试云设备上执行espresso UI测试，我的临时环境是VPN网络。那么，是否可以在firebase测试云上配置VPN，或者我们是否可以在firebase测试云设备上配置cisco any connect VPN？
谢谢!
浏览 31提问于2017-07-13得票数 3
2回答
朋友是这样的，我问的使用时长时：它是指登录上腾讯云开始算还是你的云一直在有效期间时间，比如：我今天登录上云处理代码用了两小时，这个时长按2小时还是24小时计算
浏览 321提问于2017-11-17
我一直试图增加我的GPU配额的计算引擎，因为谷歌云说，我有0，当我试图启动一个实例。我升级了我的帐户，但我似乎不知道我需要做什么来增加我的配额。我看过很多教程，但自从这些教程发布以来，云平台已经发生了变化。
有人知道怎么做吗？谢谢!
浏览 4提问于2017-07-21得票数 42
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在的文档中，它说：
AI平台根据CPU使用率调整节点的规模，即使您已经将预测节点配置为使用GPU；因此，如果您的预测吞吐量导致较高的GPU使用率，而不是较高的CPU使用率，则您的节点可能不会按您的预期进行扩展。
如何根据GPU的使用情况进行缩放？
浏览 3提问于2021-05-09得票数 0
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1回答
我需要使用ClamAV在GPU下的ubuntu。有一些与它有关的文件。但是，我如何安装ClamAV，使其能够在GPU中运行？有人能帮我完成安装步骤吗？
浏览 0提问于2016-04-13得票数 0
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。
我的项目是建立一个内部云。其中一个要求是能够将GPU分配给虚拟机/实例以进行服务器端CUDA处理。
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，请让我知道。
浏览 6提问于2013-01-25得票数 15
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我在某个地方的白皮书中读到过这个系统，但是我不记得它在哪里，也不记得任何细节，从那以后就没有找到它。
评论是关于GPU虚拟化与类型1(裸金属)管理程序。它指出，有些系统或其他系统使用了与vGPU硬件不同的路径。它不需要提供本地vGPU或共享GPU的卡，而是使用了一种不同的方法。从内存中，一个虚拟机安装了一个已经能够支持多个桌面用户的操作系统(它建议Windows 2016)作为一个VM，然后在hypervisor+server VM中使用某种中介驱动程序或shim，其他VM只可以将GPU调用重定向到该VM，从而加速他们的GPU需求。
不同之处在于，在普通共享用户上下文(Windows /RDS
浏览 0提问于2019-02-15得票数 0
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设置：
使用带有Nvidia GPU的Amazon系统
我用的是Keras 1.0.1
运行Theano v0.8.2后端
使用CUDA和CuDNN
THEANO_FLAGS="device=gpu，floatX=float32，lib.cnmem=1“
一切都很好，但当我增加批处理大小以加快培训时，大型号的视频内存就用完了。我认为迁移到4 GPU系统理论上可以提高可用的总内存，或者允许更小的批处理更快地构建，但是观察nvidia的统计数据，我可以看到默认情况下只使用一个GPU：
+--------------------------------------
浏览 4提问于2016-05-02得票数 10
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