Databricks公司通过简化对GPU加速型机器学习方案的访问支持自家云Spark服务。作为Apache Spark内存内大数据项目的支持与开发合作厂商，Databricks公司已经对其自家Apache Spark云实现方案进行两轮支持升级，旨在让更多IT用户享受其便利。此次推出的新功能——即GPU加速与多套深度学习库集成——在理论上能够实现Apache Spark在任意位置的安装工作。不过Da
初衷 首先，slurm搭建的初衷是为了将我多个GPU机器连接起来，从来利用多台机器的计算能力，提高计算效率，之前使用过deepops去搭建，结果最后好像deepops对GPU的卡有要求，我的每台机器卡都不一样，所以后面就开始研究slurm集群的方式了。1、参考文档 之前参考过诸多文档
AI开发现状从过去AlphaGo在职业围棋中击败世界冠军，到现在大火的自动驾驶，人工智能(AI)在过去几年中取得了许多成就。其中人工智能的成功离不开三要素：数据、算法和算力。其中对于算力，除了训练(train)，AI实际需要运行在硬件上，也需要推理(inference)，这些都需要强大算力的支撑。AI训练硬件平台：GPU、CPU、TPU常见的模型训练硬件平台主要有：GPU、CPU和TPU。CPU（
作为一名深度学习训练小白，想上github下一个一般的网络练练，但是每次千辛万苦地配置好环境，成功运行，没开始几步，就提示显存不够！上网一搜一大堆教程，改小batchsize，清理冗余参数，，，全都尝试了一通，但是这些方法都改变不了我电脑太拉的事实。对于新手来说，为了能够正常运行程序，通过云服务器进行训练是一个性价比还不错的方法。话不多说我们上干货！【免费网站google colab】优点：1
文章目录前言一、云端gpu选择1.云端gpu推荐1.免费gpu2.租赁gpu3.矿机2.AutoDL租赁使用二、vscode通过ssh连接云端gpu1.vscode插件2.连接云端gpu三、部署nanodet训练环境1.克隆nanodet仓库2.根据nanodet仓库要求进行部署四、训练开始 前言前面有一篇文章主要讲述了如何本地训练yolo网络，略微提到了云端gpu训练，以此篇文章作为延续，详细
接近白嫖的云服务平台—恒源智享云最近有了些研究进展，苦于实验室计算资源太少，老板才给配1080ti的卡，训练一个10w+的数据集，用了接近3天。。。然后，师兄让我可以试着网上租云服务器训练，看了腾讯、阿里、百度等平台之后，就一句话，学生党确实很难消费得起。无意间发现了恒源云，是家20年新开的科技公司搞得云服务器平台，显卡配置对大多数学生党来说，毫不夸张的讲，很够了。重点 互联网公司的传统艺能，初期
今天终于搞到一台带1080独显的PC，之前一直用CPU训练，效率极其低下。训练tensorflow-yolov3这个网络模型，图集400张，4个分类，要训练十多个小时才能看到检出效果，现在可以尝试使用GPU训练了。之前对GPU训练还不太了解，以为要改代码，现在才知道，其实不需要的。关键就是搭建好cuda环境NVIDIA显卡驱动 （https://www.nvidia.cn/Download/ind
第一章 Spark 性能调优
1.1 常规性能调优
1.1.1 常规性能调优一：最优资源配置
Spark性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定，标准的Spark任务提交脚本如
关于几个坑1，ray-ml 的images 里的cuda 版本 和pytorch 版本 还有node 节点的驱动必须对应，否则在跑训练的时候，显卡驱动会提示，cuda 版本不匹配，导致无法启动，但是tesla 版本的显卡就不会有这样的问题，比如a6000和a100 但是我在3090上遇到了这个问题，具体原因，查看大牛文档，链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/361545
原创
2023-04-27 17:36:50
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自从人工智能一夜之间火了之后，英伟达这家公司也伴随着人工智能的浪潮成为了业界炙手可热的宠儿，原因无他，皆因这家公司产出的高性能GPU能够显著提高目前在人工智能领域举足轻重的深度学习的效率和性能。之所以GPU在深度学习领域得到广泛的使用，要归功于GPU可以高效地处理矩阵乘法和卷积的天然优势——GPU的设计初衷本来就是为了这些计算而来——而深度学习需要进行大量的矩阵乘法和卷积。得益于英伟达GPU的快速
1. 背景 一年半以前，AlphaGo完胜李世乭的围棋赛让深度学习（Deep Learning）这个名词家喻户晓，再度掀起人工智能的新一波热潮。其实深度学习背后的神经网络基础理论早在上世纪50年代就已提出，经过几起几落的发展，到了21世纪初，多层神经网络算法也日趋成熟。深度学习理论早在十多年以前就有重要突破，为何直到近年才出现爆发。这不得不提到2012年的一场竞赛。 2012年，Geoff
使用keras进行训练，默认使用单显卡，即使设置了os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']为两张显卡，也只是占满了显存，再设置tf.GPUOptions(allow_growth=True)之后可以清楚看到，只占用了第一张显卡，第二张显卡完全没用。要使用多张显卡，需要按如下步骤：(1)import multi_gpu_model函数：from keras.utils i
写在最前能有如此方便的，避免走弯路的，深度学习环境配置教程，首先要感谢实验室颜神@stary_yan 与进神的配置指南。然后在他们的基础上再将其细化修改，变得更加清晰。哪怕你和我一样都是命令行小白，只要有一台带GPU的电脑，也能配置出自己的GPU版的Tensorflow+Keras环境，来跑深度学习代码。准备材料敏捷的手指对深度学习的热情一台Win10的带GPU的电脑（要联网）所需要的文件的百度网
在配置完环境之后，训练模型之前，就是寻找合适的训练数据。人脸模型对数据集的要求非常的高，比较出名的有lfw、vggface、CASIA-WebFace等等，这里提供一个别人收集好的数据资源信息，在近几年中，基本上大多数的模型都用lfw数据集进行验证，成了一个常态，所以本文也使用lfw数据集对训练中的模型进行测试，同时，vggface2和WebFace都是非常优秀的数据集，建议使用它们中的一个进行模
本文用于记录如何进行 PyTorch 所提供的预训练模型应如何加载，所训练模型的参数应如何保存与读取，如何冻结模型部分参数以方便进行 fine-tuning 以及如何利用多 GPU 训练模型。
(各位收藏的时候, 麻烦顺手点个赞同吧)目录PyTorch 预训练模型保存模型参数读取模型参数冻结部分模型参数，进行 fine-tuning模型训练与测试的设置利用 torch.n
1. 已经安装cuda但是tensorflow仍然使用cpu加速的问题电脑上同时安装了GPU和CPU版本的TensorFlow，本来想用下面代码测试一下GPU程序，但无奈老是没有调用GPU。 import tensorflow as tf
with tf.device('/cpu:0'):
a = tf.constant ([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3]
本篇记录如何使用多张GPU 显示卡，加速TensorFlow Object Detection API 模型训练的过程。虽然TensorFlow Object Detection API 已经有支援多张GPU 卡平行计算的功能，但是缺乏说明文件，所以我自己也不是非常确定该怎么用，以下只是我目前尝试出来的方式，仅供参考。 这里我们接续之前的TensorFlow Object Detection AP
1.多GPU训练，出现out of memory出现情景：预训练模型是使用gpu0训练得到，然后要在多gpu的服务器上进行微调，使用gpu id为[4,5,6,7]，然后出现报错如下：cuda runtime error (2) : out of memory at /pytorch/aten/src/THC/THCTensorRandom.cu:25错误原因分析：在加载预训练模型的位置报错，在台
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2023-09-04 15:09:48
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深度学习模型越来越强大的同时，也占用了更多的内存空间，但是许多GPU却并没有足够的VRAM来训练它们。那么如果你准备进入深度学习，什么样的GPU才是最合适的呢？下面列出了一些适合进行深度学习模型训练的GPU，并将它们进行了横向比较，一起来看看吧！太长不看版截至2020年2月，以下GPU可以训练所有当今语言和图像模型：RTX 8000：48GB VRAM，约5500美元RTX 6000：24GB V
随着网络越来约复杂，训练难度越来越大，有条件的可以采用GPU进行学习。本文介绍如何在GPU环境下使用TensorFlow.NET。
随着网络越来约复杂，训练难度越来越大，有条件的可以采用GPU进行学习。本文介绍如何在GPU环境下使用TensorFlow.NET。TensorFlow.NET使用GPU非常的简单，代码不用做任何修改，更换一个依赖
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2023-07-12 14:09:31
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