# Docker多GPU实现步骤及代码解析
## 1. 确认系统环境
在开始使用docker多GPU之前，确保你的系统满足以下条件：
- 安装了合适的NVIDIA驱动程序；
- 安装了NVIDIA Container Toolkit；
- 确认你有多个GPU设备可用。
## 2. 确认NVIDIA Container Toolkit的安装
首先，我们需要确保已经安装了NVIDIA Cont
原创
2023-11-25 11:08:46
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# 使用Docker进行多GPU并行计算的实践指南
随着深度学习和数据科学的快速发展，多GPU设备已成为提升计算效率的重要工具。使用Docker容器化应用程序使得环境管理变得更加简单，同时也便于在多GPU环境中部署和运行模型。本文将指导您如何在Docker中使用多个GPU，并提供实际示例。
## 1. 准备工作
### 1.1 确认系统支持
确保您的系统已经安装了NVIDIA显卡驱动程序和
1. 背景GPU在高性能计算和深度学习加速中扮演着非常重要的角色， GPU的强大的并行计算能力，大大提升了运算性能。随着运算数据量的不断攀升，GPU间需要大量的交换数据，GPU通信性能成为了非常重要的指标。 NVIDIA推出的GPUDirect就是一组提升GPU通信性能的技术。但GPUDirect受限于PCI Expresss总线协议以及拓扑结构的一些限制，无法做到更高的带宽，为了解决这个问题，
将两个数组进行加和后赋给另外一个数组，这是CUDA中自带的例程 #include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <stdio.h>
cudaError_t addWithCuda(int *c, const int *a, const int *b, unsigned
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2024-06-24 20:27:23
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最近对一个大规模的图训练嵌入，发现相关的中文资料还是很欠缺的，把自己踩的一些坑记下来。本文主要针对
DGL和 PyTorch两个框架。 1 训练大规模图对于大规模图不能像小图一样把整张图扔进去训练，需要对大图进行采样，即通过Neighborhood Sampling方法每次采样一部分输出节点，然后把更新它们所需的所有节点作为输入节点，通过这样的方式做mini-ba
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2024-03-28 22:06:43
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前言：NVIDIA Gelato、Tesla、CUDA是一股对传统基于CPU的渲染器挑战的力量。GPU在诸多方面具有软件实现无可比拟的优势比如光栅化部分，遮挡剔除，以及潜在的并行计算能力，但是编程性实在缺少基于CPU的自由度，所以在相当的一段时间内还无法充分发挥性能。本文讨论了下基于GPU、CPU这种混合体系下的渲染器架构，相当思路也是Gelato所采用的。声明：本文所采用的插图数据如果没有注明原
1. TensorRT 的简介和安装TensorRT 是一种基于英伟达硬件的高性能的深度学习前向推理框架，本文介绍使用 TensorRT 在通用 GPU 上的部署流程。本地需先安装 CUDA，以 CUDA11.0、TensorRT-8.2.5.1 为例。首先，去 官网 下载（需先登录）对应的压缩包。Python 安装文件 whl 位于解压后根目录下的 python 文件夹内，pip 安装对应版本即
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2023-10-12 13:15:54
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文章目录12.5. 多GPU训练12.5.1. 问题拆分12.5.2. 数据并行性12.5.3. 简单网络12.5.4. 数据同步12.5.5. 数据分发12.5.6. 训练12.5.7. 小结 12.5. 多GPU训练12.5.1. 问题拆分[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-nffoafnV-1665751002401)(https://zh.d2l
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2024-03-08 09:20:07
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vs2015编译错误解决：/jit/pickler.h(34): error C2059: 语法错误:“常量” ；error C3805: “常量”: 意外标记，应输入“}”或者“,libtorch环境搭建、生成库文件、测试利用Pytorch的C++前端(libtorch)读取预训练权重并进行预测tensorFromBlob”: 不是“at::DeprecatedTypeProperties”的成
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2024-04-29 21:17:53
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由于不同的项目需要，服务器需要安装多个不同版本的cuda方便程序运行，在此做个记录本人电脑之前已经成功安装了cuda10.2的版本，现在需要新增一个cuda10.1的环境比如我要新安装cuda-10.1，就下载CUDA Toolkit 10.1,下载以后是一个.run文件二、给予安装文件权限并安装chmod +x cuda_10.1.105_418.39_linux.run
./cuda_10
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2024-02-27 14:35:24
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早期的三维场景绘制，显卡只是为屏幕上显示像素提供一个缓存，所有的图形处理都是由CPU单独完成，而渲染一个复杂的三维场景，需要在短时间内处理几百万个三角形顶点和光栅化上百万个像素，擅长于执行串行工作的CPU实际上难以胜任这项任务，速度上达不到要求。所以，若要求在PC上实时生成三维图像，则将牺牲质量，导致画面很粗糙。现阶段，GPU的发展极大地提高了计算机图形处理的速度和图形质量，并促使图形处理功能不断
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2024-08-27 20:18:06
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本文主要以并行语句parfor为例进行探索。1. 适用条件（1）每次循环之间是相互独立的；（2）循环执行完之后的结果和循环执行的先后次序无关；（3）不适用于频繁读写内存的算法。2. 设置并行环境%% 设置并行计算环境
poolobj = gcp('nocreate');
if isempty(poolobj)
poolsize = 0;
CoreNum = 4;
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2024-03-15 12:04:08
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在这个教程中，我们将学习如何用 DataParallel 来使用多 GPU。 通过 PyTorch 使用多个 GPU 非常简单。你可以将模型放在一个 GPU：device = torch.device("cuda:0")
model.to(device)然后，你可以复制所有的张量到 GPU：mytensor = my_tensor.to(device)请注意，只是调用 my_tensor.to(d
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2023-08-05 00:45:52
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线程是否要锁住同步资源锁住 悲观锁不锁住 乐观锁锁住同步资源失败 线程是否要阻塞阻塞不阻塞自旋锁，适应性自旋锁多个线程竞争同步资源的流程细节有没有区别不锁住资源，多个线程只有一个能修改资源成功，其它线程会重试无锁同一个线程执行同步资源时自动获取资源偏向锁多个线程竞争同步资源时，没有获取资源的线程自旋等待锁释放 轻量级锁多个线程竞争同步资源时，没有获取资源的线程阻塞等待
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2023-09-24 16:57:09
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1.DataParallel layers (multi-GPU, distributed)1）DataParallel CLASS torch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0) 实现模块级别的数据并行该容器是通过在batch维度上将输入分到指定的device中来在给定的modul
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2023-09-14 15:08:26
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以下为博客全文由于设备的处理和能力有限，在移动设备上的计算密集型机器学习模型上运行推理，对资源的要求很高。虽然转换为定点模型是一种加速的方法，但我们的用户已经要求我们提供GPU支持作为加速原始浮点模型推理的选项，且不增加量化的额外复杂性和潜在的准确性损失。我们很高兴地宣布，随着TensorFlow Lite GPU后端开发者预览版的发布，你将能够利用移动GPU来选择模型训练(如下所示)，对于不支持
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2024-05-08 09:50:06
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笔者测试环境VS2019。基本介绍原书作者引入Julia Sets意在使用GPU加速图形的绘制。Julia Set 是指满足下式迭代收敛的复数集合\[Z_{n+1}=Z_{n}^2+C
\]环境配置跑这个例子的主要困难应该在于配置环境。这个程序依赖于openGL中的glut库。由于VS2019的整个软件架构发生了很大变化，一些链接库和头文件的位置都发生了改变，因此一些文章中的配置方法失效了。首先我
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2024-06-14 20:57:41
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CUDA图CUDA Graphs 为 CUDA 中的工作提交提供了一种新模型。图是一系列操作，例如内核启动，由依赖关系连接，独立于其执行定义。这允许一个图被定义一次，然后重复启动。将图的定义与其执行分开可以实现许多优化：首先，与流相比，CPU 启动成本降低，因为大部分设置都是提前完成的；其次，将整个工作流程呈现给 CUDA 可以实现优化，这可能无法通过流的分段工作提交机制实现。要查看图形可能的优化
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2024-06-09 19:29:12
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一、OpenGL是什么？OpenGL本身并不是一个API（Application Programming Interface，应用程序编程接口），仅仅是一个由Khronos组织制定并维护的规范；OpenGL规范严格规定了每个函数该如何执行，以及它们的输出值，至于函数内部是如何实现的，将由OpenGL库的开发者（通常为显卡生产商）自行决定；由于OpenGL的大多数实现是由显卡厂商编写的，当产生一个b
linux系统只能读取4个分区，所以开始把所以的分区都安装在机械硬盘上失败勒搭建目标windows7+Ubuntu18.04LTS双系统Ubuntu下安装docker，在docker上运行支持GPU的nvidia-docker在docker下运行python3.6容器，容器内安装pytorch环境，使用pytorch调用GPU进行训练能将容器打包，方便之后在其他环境下运行一、安装Ubuntu18.
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2023-08-22 11:33:08
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