这篇介绍ssh连接及一款客户端xshell本篇将分为以下几点讲述：1.ssh客户端2.ssh公钥配置3.使用xshell连接ssh4.使用xshell建立隧道，以访问服务器内网ip。5.在4.的前提下使用Tensorboard 查看实验数据-------------------------------------------------------------------------1.ssh客户
目录（一）双硬盘双系统+无线网卡驱动+Nvidia显卡驱动前期的硬件准备安装系统准备Ubuntu驱动网卡驱动显卡驱动必备软件安装后记： （一）双硬盘双系统+无线网卡驱动+Nvidia显卡驱动因为要开发ROS机器人的雷达传感器，其中涉及到3D建模，仿真，以及高速点云数据处理的需求。原来用于远程控制JTX1的小破i3笔记本已经不能满足需求了。恰逢实验室更新了设备，购入了一台5T存储，16G内存，i7
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2024-07-08 07:58:10
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之前自己DIY了一台服务器，大家都问了我不少问题，后来给朋友采购一台GPU服务器，辗转于各大厂商。甚是心累。自己DIY想的问题少一些，正式采购GPU服务器还是要考虑很多问题的。比如说性价比就有几个方面：1、一台服务器多张卡（8张 or 10张）好，还是一台服务器搞两张卡多台服务器好，这个问题后来咨询了多个厂家，以前GPU卡都是通过SLI建立P2p access的，最大只能并行4张卡，现在有些厂家自
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2024-08-21 11:06:09
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背景需求调研安装配置配置LXD配置网桥新建容器安装驱动配置显卡共享目录nvidia-uvm桌面环境CUDA与cuDNN其他总结参考 背景目前实验室GPU使用情况是：大部分同学的配有单台1080/TITAN Xp。后来购入了两台4卡的机器，老师的意思是希望可以作为服务器使用，能够多人同时使用，互不影响。于是便开始了本次折腾，记录采坑经历。通过本文，多卡读者可以实现分配每块GPU给特定同学使用，也可
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2024-03-23 20:12:18
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前言最近公司需要对图片中的不同的货车品牌和车系进行识别，通过PaddleClas进行模型训练后得到一个品牌识别模型和一个车系识别模型，现在对两个模型部署到一台华为云的GPU服务器上，要对多个模型同时进行部署，只能采取PaddleServing中的 Pipeline 服务或者C++ serving服务进行部署，由于C++ serving需要编译源码，比较麻烦，所以下面采用Pipeline 方式对多个
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2024-05-03 15:12:12
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您只需要专注于深度学习本身，无需安装任何深度学习环境，零设置开启您的深度学习之旅。极客云，为深度学习而生，您只需简单几步操作即可测试和训练您的模型。1.上传代码和训练集数据（不收费）上传的数据将会被挂载到 连接后服务器的 /data 目录下2.选择适合配置，创建云服务器。我第一次配置时候选择最便宜的，来熟悉环境，下载所需软件包。3. 配置好云主机后，打开Jupyter Notebook
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2024-04-24 15:35:52
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在亚马逊网络服务CE2上运行大型深度学习进程是学习和开发模型的一种廉价有效的方法。你只需花费几美元就能够使用几千兆的内存，数十个CPU内核和多个GPU。我强烈推荐它。如果你敢接触到CE2或者Linux命令行，当你在云上运行深度学习脚本时你会发现一套价值无法估量的命令。读完这篇文章，你就会知道:如何从EC2实例复制数据。如何安全的运行脚本几天、几周或几个月。如何监控流程、系统和GPU性能。现在开始注
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2024-08-10 19:49:31
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NVIDIA 实例 GN7 不仅适用于深度学习等 GPU 通用计算场景，也适用于图形图像处理（3D 渲染，视频编解码）场景。适用场景性价比高 ，适用于如下场景：深度学习的推理场景和小规模训练场景。例如：
大规模部署的 AI 推理深度学习小规模训练图形图像处理场景。例如：
图形图像处理视频编解码图形数据库可用区GN7 实例支持可用区为：GN7.LARGE20 及 GN7.2XL
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2024-05-11 06:58:59
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近期ChatGPT的火爆带动了大模型算法突破以及算力成本下降，AIGC发展的痛点正在逐步解除。AIGC可以自动生成视频、游戏画面，ChatGPT可以生成代码、文本助力，两者结合，云游戏产业将会得到空前发展。传统的游戏产业严重依赖于头部游戏运营商，他们在游戏产业拥有绝对的话语权，如手游索尼、任天堂、网游腾讯、网易等，而云游戏的发展将会重塑游戏产业，从源头上改变传统游戏依赖游戏运营商游戏研发、内容制作
Ubuntu 18.04 server配置多用户深度学习服务器1 重装系统2 安装图形界面2.1 更改Ubuntu 镜像源2.2 安装图形界面2.3安装gcc , make等库3 安装Nvidia Driver、cuda、cudnn等4 配置环境5 添加用户6 远程连接总结 系统：Ubuntu18.04；显卡：Nvidia 2080Ti；驱动：Nvidia Driver 440.100；cud
什么是GPU服务器？GPU服务器是基于GPU的应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务。GPU服务器有什么作用？GPU 加速计算可以提供非凡的应用程序性能，能将应用程序计算密集部分的工作负载转移到 GPU，同时仍由 CPU 运行其余程序代码。从用户的角度来看，应用程序的运行速度明显加快.理解 GPU 和 CPU 之间区别的一种简单方式是比较它们如何处理任务。CPU
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2024-02-09 21:04:21
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服务器是网络中的重要设备，要接受人的同时访问，因此服务器必须具有大数据量的快速吞吐、超强的稳定性、长时间运行等一系列功能。选择我们了解的是GPU显卡服务器，从字面上里面，GPU显卡服务器是服务器当中的一种，GPU显卡服务器是对GPU的各种应用比如深度学习和科学计算等多种场景的快速和稳定的计算服务，在管理方式上来说和标准云服务器一致的。它们都具有很好的图形处理能力和很强的计算性能，有效解放计算压力，
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2024-05-31 19:29:58
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得益于GPU强大的计算能力，深度学习近年来在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域取得了重大突GPU服务器几乎成了深度学习加速的标配。阿里云GPU云服务器在公有云上提供的弹性GPU服务，可以帮助用户快速用上GPU加速服务，并大大简化部署和运维的复杂度。如何提供一个合适的实例规格，从而以最高的性价比提供给深度学习客户，是我们需要考虑的一个问题，本文试图从CPU、内存、磁盘这三个角度对单机GPU云服务
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2024-03-27 20:39:11
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安擎(天津)计算机有限公司专业提供各种定制AI服务器，为客户提供具发展潜力的定制AI服务器、定制AI服务器xae93n、定制AI服务器等。公司自2017-05-25**成立以来，本着以人为本的原则，坚持“以质量求生存，以信誉求发展”的基本方针，公司业绩蒸蒸日上。立足江苏省，以市场为导向，想客户之所想，及客户之所需。安擎计算机学习环境快速搭建的优势在于能够全面深入地根据客户的实际需求和现实问题，及时
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2024-03-08 08:58:27
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系统信息：Ubantu18.04，GPU：Tesla P1001. 使用Xshell 登录服务器2. 安装nvidia驱动根据服务器nvidia信息，下载对应版本的驱动（http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us）查看nvidia信息的命令lspci | grep -i nvidia将下载好的驱动文件传输到服务器文件夹下，依次输入以下两
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2024-04-24 13:35:18
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随着人工智能，特别是深度学习、神经网络的方兴未艾，对于以GPU、FPGA为代表的异构计算平台的需求日趋旺盛，众多创新企业、开发人员都希望能够通过GPU、FPGA提供的强大计算力，将人工智能技术迅速融合到自身的创新中，从而加速进入这个火热的、充满商机的巨大市场。然而，GPU、FPGA虽然计算力强大，但价格昂贵，以目前在人工智能领域推崇的英伟达 Tesla P100来说，搭载八块该GPU的DGX-1服
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2024-03-21 22:46:13
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香港服务器所处地理位置是世界网络中一个枢纽，与大陆传输的速度相对于别的服务器快，而且无论语言字体或者是免备案都是很方便大家的使用，这让香港服在众多企业，金融，电商等行业深受喜爱，接下来由数脉科技为大家详细介绍下其特性吧。1、香港服务器的运算工作能力 香港服务器的与运算工作能力，关键所在显卡，包括cpu主频、总线频率、外频、显卡的位和字长、缓存文件、指令集和生产
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2024-08-19 20:47:34
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gpu.52cv.net租用服务器指南（实录，无坑一次成功）（基本思路：本机调试+环境匹配+Linux基础命令运行）1.本机调试1.1 本地pc成功运行train.py我这次要训练的是yolov3(pytorch版本)数据集已经准备好，具体可参照pprp大佬写的训练教程 成功运行！ 本机由于显卡显存只有2g，所以batch调到1才能运行，训练1轮要12小时左右！1.2 压缩整个文件夹经测试，压缩包
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2024-08-08 09:37:37
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小白选购电脑必看，2020最新CPU&GPU性能天梯图，看完就打败全国90%的用户（含台式与笔记本）20201202更新有很多小白粉丝，实在搞不清CPU和GPU的这么多数字代表什么，到底哪个更好。为了提高选购效率，尽量避免踩坑。别被商家花里胡哨的宣传标语欺骗了。拿个几年前的旗舰CPU来忽悠人，四年前的i7 可能都打不过最新的i3。尽管Intel是牙膏厂，但还是有摩尔定律在。更新换代是必然的
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2024-05-14 21:46:17
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服务器没有图形界面，而且现在也不在实验室，因此使用Xshell远程终端进行配置。大概分为以下几个步骤：python3.6——nvidia-driver-390—— CUDA9.0——CuDNN7.3——tensorflow_gpu-1.12.0选择安装tf1.12主要是因为服务器的驱动装了390，CUDA的版本限制，不确定装高版本tf会不会有问题。其中，关于版本选择的问题参考下图[1,
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2024-05-22 15:04:47
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