当模型被训练在GPU上时,我正在研究从CPU中预取数据到GPU中。与GPU模型训练重叠的CPU到GPU数据传输似乎需要两者同时进行。
用data = data.cuda(non_blocking=True)向GPU传输数据
使用train_loader = DataLoader(..., pin_memory=True)将数据引脚到CPU内存
但是,我无法理解如何在这个中执行非阻塞传输,特别是这个代码块:
for i, (images, target) in enumerate(train_loader):
# measure data loading time
我正在尝试用Tesla P100 GPU创建一个GCP实例。我选择的区域是europe-west1。我增加了一些配额以获得一个P100 GPU,我有以下情况:
NVIDIA P100 GPUs for europe-west1 set to 1
Committed NVIDIA P100 GPUs for europe-west1 set to 1
GPUs (all regions) set to 1
当我尝试创建实例时,我会得到以下错误消息:
Quota 'GPUS_ALL_REGIONS' exceeded. Limit: 1.0 globally.
我不知道
我在研究分布式Tensorflow。
# Create and start a server for the local task.
server = tf.train.Server(cluster,
job_name=FLAGS.job_name,
task_index=FLAGS.task_index)
if FLAGS.job_name == "ps":
server.join()
当我只启动一台ps服务器时。我看到它使用了所有的GPU和所有的GPU内存。
(我的环境:2个特斯拉K80 GPU)
+------------------
我经常在几个不同的集群上运行作业,并希望使用一个小的bash脚本检查SLURM和SGE作业的状态。 对于大多数集群,我都可以这样做 printf "\n Jobs on Cluster X \n \n"
ssh user@clusterXname bash -c "'
squeue -u user
exit
'"
printf "\n" 这给了我一个类似这样的输出。 AXON上的作业 JOBID PARTITION NAME USER ST TIME NODES NODELIST(REASO
我正尝试在研究所提供的GPU服务器上运行r脚本。GPU服务器规格如下:
Host Name: gpu01.cc.iitk.ac.in,
Configuration: Four Tesla T10 GPUs added to each machine with 8 cores in each
Operating System: Linux
Specific Usage: Parallel Programming under Linux using CUDA with C Language
R代码:
setwd("~/Documents/tm dataset")
libra