Docke的基础配置多机训练本文主要是根据个人配置Horovod Docker，并训练Partial-FC的经验完成这个教程。内容过长，但做到尽量的详细，还是希望帮助到大家吧。第一步：安装nvidia版本的Docker。由于有些国外镜像需要pull很久。因此我们用一下阿里云的镜像库。 sudo touch /etc/docker/daemon.json
sudo vim /etc
Docker化部署(GPU版本)一般DL/ML模型需要使用到GPU资源，如何采用一般docker化部署无法部署深度学习模型和机器学习模型，如何使Docker能够使用到宿主机上GPU资源了，Nvidia 提供Nvidia-docker 如何使容器可以访问到宿主机上GPU资源Nvidia-dockerdocker原生并不支持在他生成的容7器中使用Nvidia GP资源。nvidia-do
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2023-07-11 20:18:30
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# Docker 20 支持 GPU：安装和使用指南
随着深度学习和计算密集型任务的普及，越来越多的开发者和数据科学家开始依赖 CUDA 和 GPU 加速，以提升模型训练和推理的效率。Docker 20 的版本推出了对 GPU 的支持，使得在容器中运行 GPU 计算任务变得更加简单。本文将介绍如何在 Docker 中使用 GPU，并附上相关的代码示例。
## 一、前置条件
在设置 GPU 支
（1）安装nvidia-docker nvidia-docker其实是docker引擎的一个应用插件，专门面向NVIDIA GPU，因为docker引擎是不支持NVIDIA驱动的，安装插件后可以在用户层上直接使用cuda。具体看上图。这个图很形象，docker引擎的运行机制也表现出来了，就是在系统内核之上通过cgroup和namespace虚拟出一个容器OS的用户空间，我不清楚这是否运行在rin
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2019-09-07 11:03:00
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ApacheSpark3.0将内置支持GPU调度过往记忆大数据过往记忆大数据本文原文（点击下面阅读原文即可进入）https://www.iteblog.com/archives/2519.html。如今大数据和机器学习已经有了很大的结合，在机器学习里面，因为计算迭代的时间可能会很长，开发人员一般会选择使用GPU、FPGA或TPU来加速计算。在ApacheHadoop3.1版本里面已经开始内置原生支
原创
2021-04-01 20:45:58
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nvidia-docker是一个可以使用GPU的docker，nvidia-docker是在docker上做了一层封装，通过nvidia-docker-plugin，然后调用到docker上，其最终实现的还是在docker的启动命令上携带一些必要的参数。因此在安装nvidia-docker之前，还是需要安装docker的。docker一般都是使用基于CPU的应用，而如果是GPU的话，就需要安装特有
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2023-08-18 12:07:34
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目前支持Windows安装的Docker软件主要分为两类：一是基于win10 系统的Docker for Windows，这个只能装在win 10 系统可以用；还有一个就是Docker Toolbox，可以安装在win7，8，10等系统中。本文主要是在Win10下安装Docker for Windows。现在从官网上下载需要注册，但是国内网站注册不了。我在 2018.09.
Vulkan是Khronos组织制定的“下一代”开放的图形显示API。是与DirectX12能够匹敌的GPU API标准。Vulkan是基于AMD的Mantle API演化而来，眼下Vulkan 1.0标准已经完毕并正式公布。上一代的OpenGL|ES并不会被遗弃。还会继续发展，非常有可能OpenGL|ES变为Vulkan的简化API。 Vulkan 技术交流 QQ群 175
TensorFlow可以同时支持CPU和GPU上运行，CPU版本具有很强的通用性，它对硬件的要求不高、安装方便，适合刚接触深度学习的开发者，但是它的数据处理效果没有GPU版本好。GPU版本面向的是大规模无相互联系的数据，具有更大的计算量和吞吐量，所以更多专业深度学习开发者或公司都会选择使用GPU版本。下面进行TensorFlow-GPU版本的Windows和Linux环境的安装介绍。需要安装的软件
如今大数据和机器学习已经有了很大的结合，在机器学习里面，因为计算迭代的时间可能会很长，开发人员一般会选择使用 GPU、FPGA 或 TPU 来加速计算。在 Apache Hadoop 3.1 版本里面已经开始内置原生支持 GPU 和 FPGA 了。作为通用计算引擎的 Spark 肯定也不甘落后，来自 Databricks、NVIDIA、Google 以及阿里巴巴的工程师们正在为 Apache Sp
原创
2021-04-06 09:39:43
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win10配置Tensorflow-gpu（小白看了包会）前期工作CUDACUDNNTensorflow-GPU 前期工作在任务栏NVIDA右键点控制面板 上面菜单栏点帮助点系统信息 点击组件，在这里第三行，NVIDIA CUDA 10.0.132就是你支持的cuda版本，这里我支持cuda10版本，但是我装的是cuda9，如果装cuda10也是同理的。 查看你对应的tensorflow-gpu
在一些诸如特征比对等等的应用场景中，特征值其实就是一个个的浮点数(float)组成的矩阵，这些浮点数每一个都是4个字节(32位），然后对这两个矩阵进行乘法计算，A * B = C，得出的C矩阵就是能够代表两个特征矩阵相似性的值。毫无疑问矩阵乘法可以在CPU中进行计算，但是，在一些需要实时性的场合下，CPU的运算速度可能就不能满足要求，而通过G
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2023-07-12 09:53:52
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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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Win10+RTX3060机器学习环境配置1、下载准备 2、下载安装CUDA和CUDNN 2.1 cuda和cudnn下载 2.2 cuda和cudnn安装 3、安装GPU版pytorch与TensorFlow 3.1 下载 &n
GPU 的硬体架构
这里我们会简单介绍，NVIDIA 目前支援CUDA 的GPU，其在执行CUDA 程式的部份（基本上就是其shader 单元）的架构。这里的资料是综合NVIDIA 所公布的资讯，以及NVIDIA 在各个研讨会、学校课程等所提供的资料，因此有可能会有不正确的地方。主要的资料来源包括NVIDIA 的CUDA Programming Guide 1.
这里有几个坑：不要幻想在虚拟机上跑Unreal,理论上在虚拟机上开发编译工程会效率高，但游戏引擎不是。主要是GPU的问题，虚拟机做了很多trick模拟真实GPU，有自己的驱动，但Unreal识别不了虚拟机的图形驱动接口，即使编译成功也运行不了，除非用-nullrhi启动命令窗口模式。但凡涉及到渲染的内容在虚拟机上都效率极低。而且在虚拟机上编译的引擎文件巨大，大概有50-60G。建议装
首先笔者的GPU显卡是Nvidia的GTX1060 6g,安装好显卡驱动和CUDA软件包之后就可以写并行程序了,编译可执行文件的命令为nvcc -o helloWorld helloWorld.cu -lcurand其中-o helloWorld表示生成可执行文件helloWorld,helloWorld.cu是编写的程序文件,-lcurand表示动态链接库libcurand.so,其中需要保
在Windows下安装TensorFlow-GPU版一、准备工作1、确定TensorFlow版本2、确定Python、cuda、cuDNN的版本二、开始安装1、安装Anaconda2、安装Python方法一：安装包安装方法二：通过Anaconda安装3、安装CUDA4、安装cuDNN5、安装TensorFlow三、踩坑总结四、参考文章 安装TensorFlow需要有相适应版本的Python、c
Kubernetes是一个开源的容器编排平台，可以自动部署、扩展和管理应用程序容器。Kubernetes提供了一个强大的平台来处理容器的资源调度和管理，也可以通过添加插件来支持不同的硬件和设备。在本文中，我将重点介绍Kubernetes如何支持GPU加速和如何实现GPU支持的步骤。
一、整体流程
下面是实现Kubernetes GPU支持的步骤，可通过以下表格来展示整体流程：
| 步骤 |
# 如何实现“OPENSTACK 支持 GPU”
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现“OPENSTACK 支持 GPU”。下面是整个流程的步骤：
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GPU
