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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
浏览 3提问于2017-04-14得票数 0
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我想运行一个在服务器上也使用Tensorflow的Python脚本。当我在没有会话配置的情况下运行它时，进程会分配所有GPU内存，从而阻止任何其他进程访问GPU。服务器规范如下：
在Tensorflow网站上，我发现
浏览 9提问于2017-05-16得票数 1
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</
浏览 20提问于2017-09-08得票数 3
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Version: 10.0 || GPUECC ||==============我们相信这是因为我有两个不同类型的GPU在我的机器上。我需要在启动omnisql服务器时指定一种类型的<e
浏览 5提问于2019-04-02得票数 0
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我使用/path_to_cuda_install/extras/CUPTI/sample/activity_trace_async来跟踪应用程序。我看到的这些错误的CUPTI值是由于使用不当还是其他原因？说明: MPS未启用，运行在单GPU上
更新：文件，这似乎是CUDA6.5的一个已知问题，等待与CUDA7进行测试的机会(在多个用户之间共享一个GPU，并需要一个暂时切换到CUDA7的非活动窗口)
浏览 1提问于2015-06-29得票数 1
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使用以下命令打开jupyter：实际上我想知道什么是302 GET
最后，如果我
浏览 8提问于2021-04-24得票数 1
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现在我们想用GPU节点来扩展它(因此这将是Kubernetes集群中唯一拥有GPU的节点)。 我们希望避免Kubernetes在这些节点上调度pod，除非它们需要GPU。并不是所有的管道都可以使用GPU。绝大多数仍然只占用大量CPU资源。 配备GPU的服务器可能非常昂贵(例如，Nvidia DGX每台服务器可能高达150美元/k)。如果我们只是将DGX节点添加到Kubernetes集群中，那么Kubernetes也会在那里调度非GPU
浏览 24提问于2018-12-20得票数 1
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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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我正在运行tensorflow程序，只是好奇为什么nvidia-smi显示我正在使用gpu，但为什么任务管理器显示我没有使用gpu。我在我的电脑(Windows10)和服务器(ubuntu 16.04)上运行了相同的tensorflow代码。我发现这个程序在服务器上运行得很快，我很好奇是什么让它更快。当我看到nvidia-smi的结果时，gpu内存在我的计算机中比在服务器中的使用率更高。我发现nvidia-smi打印的程序使用
浏览 548提问于2019-09-11得票数 0
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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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？
浏览 5提问于2014-07-04得票数 13
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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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FLAGS.job_name, server.join()| GPU PID Type Process name Usage |
|==================================C
浏览 3提问于2017-04-13得票数 0
这造成了一个问题，看起来我无法在同一个gpu上运行多个会话.有办法这样做吗？
如果不是，我如何实现我的目标，以一个并行的方式运行这些图像只有一个gpu？
浏览 1提问于2018-04-15得票数 0
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我有两个服务器与4个特斯拉K40图形处理器。
我已经成功地创建了一个kubernetes集群，安装了kubeflow 1.0，它可以正常工作所需的一切。我可以成功地创建一个带有4个GPU的木星笔记本服务器，并在其上使用keras模型，一切都很好。我可以使用8 gpu (4来自一台服务器，4来自另一台服务器)来创建jupyter笔记本服务器或运行任何gpupod，或者只有4对于一个gpupod是可以为我？当我尝试使用8
浏览 0提问于2020-04-10得票数 0
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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
浏览 6提问于2012-08-14得票数 10
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我正在对linux服务器上的.ipynb文件进行编码。
我使用的linux服务器上有多个GPU，但我应该只使用空闲的GPU，以免意外地中止其他人的程序。我已经知道对于普通的.py文件，我们可以在命令行中添加一些指令来选择一个通用的GPU(例如导出CUDA_VISIBLE_DEVICES=#)，但是它对jupyter笔记本是否有效呢？如果没有，我如何指定要工作的GPU。
浏览 12提问于2022-07-11得票数 1
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SInce服务器是与其他同事共享的，我想限制我的脚本最多只能使用服务器内存的1/3。为了实现这一点，我做了以下工作：
with tf.Graph().as_default(): gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True, per_process_gpu_memory_fraction=gpu_options) with tf.Session(conf=session_conf) as sess:
浏览 0提问于2017-05-26得票数 0
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