远程GPU服务器配置首先之前首先创建一个用户（建议）1. ssh登录到服务器2. 创建用户3. 加入sudo组**（两种方式）4. 切换用户一、SSH免密登录1. 本地机器生成私钥和密钥2. 远程机器设置免密登录二、配置环境1. 更新系统包2. 安装CUDA3. 安装miniconda4. 安装Pytorch三、测试安装四、配置过程中可能遇到的问题1. 设置免密登录时没有 .ssh 的文件夹2.
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2023-12-07 16:07:44
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【章节概览】 现代实时图形应用程序最困难的问题之一是必须处理庞大的数据。复杂的场景结合多通道的渲染，渲染起来往往会较为昂贵。首先，多流（Multistreaming）技术由微软在DirectX 8.0中引入。而这章介绍了一种用多流来优化资源管理的解决方案，可以用来处理庞大的数据，且在每个通道中只传输当前需要的顶点分量。 【核心要点】 这章介绍了当前的应用程序如何克服由
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2024-04-01 08:44:10
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的计算核心是以一定数量的
Streaming Processor(SP)
组成的处理器阵列，
NV
称之为
Texture Processing Clusters(TPC)
，每个
TPC
中又包含一定数量的
Streaming Multi-Processor(SM)
，每个
SM
包含
8
个
SP
。
SP
的主要结构
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2024-03-08 09:17:06
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01 背景介绍国内某研究院为实现石油勘探开发专业软件资源的统一管理、统一监控、统一共享和统一计量，自主研发了勘探云管理平台(EPCP)和科研工作业务协同平台。该研究院通过两个平台实现了数十种专业勘探开发软件的共享，种类包括地震资料处理和解释，地质建模，油藏数模，动态分析，采油工程，钻录测试等。随着科研装备建设项目的完成，新的科研装备正式投产使用，为满足科研人员对地质建模和油藏数值模拟大网格数项目作
1 背景Nvidia GPU得益于在深度学习领域强大的计算能力，使其在数据中心常年处于绝对的统治地位。尽管借助GPU虚拟化实现多任务混布，提高了GPU的利用率，缓解了长尾效应，但是GPU利用率的绝对值还是不高，长尾现象依然存在。网卡池化、存储池化、内存池化、CPU池化等一系列相近基础设施领域的技术演进，让大家对GPU池化也产生了一些想法。面对依赖PCIe和NVLink实现小范围连接的GPU机器，人
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2023-08-03 14:52:02
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历时5天终于完成了，配置中出现了各种各样的Error，这里记录一下，希望能为正在安装的人提供一点帮助。配置中主要参考博客：安装硬件： GeForce GTX 1070/PCIe/SSE2安装流程细分为如下10个步骤：1、安装依赖包 2、禁用 nouveau 3、配置环境变量 4、NVIDIA驱动安装 5、安装 CUDA 8.0 6、验证 CUDA 8.0 是否安装成功 7、安装 cudnn 8、安
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2024-07-27 10:20:16
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昨天辛苦的配了GPU环境，记录一下防止以后还需要用到。我配GPU的目的是用tensorflow的gpu来加速不用ubuntu是因为一来不习惯，二来我不会配ubuntu的扩展显示器，就更不习惯了，习惯了两个屏之后，一个屏看的着实有点难受一、自己的环境操作系统：win10 GPU：GTX1050+CUDA9.0+cuDNN IDE:Pycharm &
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2024-04-17 10:33:19
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CUDA系列笔记CUDA学习笔记（LESSON1/2）——架构、通信模式与GPU硬件CUDA学习笔记（LESSON3）——GPU基本算法（Part I）CUDA学习笔记（LESSON4）——GPU基本算法（Part II）CUDA学习笔记（LESSON5）——GPU优化CUDA学习笔记（LESSON7）——常用优化策略&动态并行化常用优化策略下面让我们来看看一些常用的优化策略，这些策略我们
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2024-08-13 10:02:39
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How to Build a Graph-Based Deep Learning Architecture in Traffic Domain: A Survey综述：如何在交通领域构建基于图的深度学习架构因为这篇文献对于交通领域中的各种问题、方法做了一个比较清楚的综述，所以是一篇很有价值的文献，很适合刚进入这个方向的同学。摘要近年来，针对交通领域的复杂挑战(如空间依赖、时间依赖)，各种深度学习体系
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2024-08-20 17:46:58
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对于一个简单的数据库引用，用于对数据库的访问不是很频繁。这时就可以简单的在需要访问数据库是，就创建一个连接，用完后就关闭它，这样做也不会带来什么明显的性能上的开销。但是对于一个复杂的数据库引用，情况就完全不同了。频繁的建立、关闭连接，会极大的减低系统的性能，因为对于连接的使用成了系统性能的瓶颈。 对于共享资源，有一个很著名的设计模式：资源池。该模式正是为了解决资源频繁分配、释放所造成的问题的
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2024-04-26 12:04:12
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硬件资源 在硬件上，GPU的资源有SP和SM。SP：最基本的处理单元，streaming processor，也称为CUDA core。最后具体的指令和任务都是在SP上处理的。GPU进行并行计算，也就是很多个SP同时做处理。我们所说的几百核心的GPU值指的都是SP的数量；SM：多个SP加上其他的一些资源组成一个streaming multiprocessor。也叫GPU大核，其他资源如：warp
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2024-04-26 14:53:18
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前言：这两天给MXNet折腾够了，踩了一个又一个的坑，由于pip方式的安装很简单这里就不再讲述，遇到相关问题自己可以上网查下即可解决，这里推荐源代码安装，现在写下一些东西记录下来，希望能帮到大家。环境：Ubuntu16.04+CUDA8.0（显卡的驱动安装和CUDA以及CUDNN的配置这里就不赘述）1安装OpenCV打开终端安装依赖项以及升级所有预安装包：sudo apt-get install
对于做程序的朋友来说优化是一个避免不了的话题，对于程序的优化可以从两个方面来入手，一个是CPU方面的优化，一个是GPU的优化。对于CPU与GPU的作用简单理解的话你可以暂时当做CUP是处理计算的、GPU是处理渲染的，例如程序中的一些计算啊逻辑处理啊都是由CPU来处理的。我们程序的显示啊、特效等一切看到的东西都是GPU来处理的。当然他们的关系不单单如此，扯远了哈，我们这篇博客主要讲CPU优化方面的对
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2024-04-04 09:45:16
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简介:RPC是远程过程调用（Remote Procedure Call）的缩写形式。SAP系统RPC调用的原理其实很简单，有一些类似于三层构架的C/S系统，第三方的客户程序通过接口调用SAP内部的标准或自定义函数，获得函数返回的数据进行处理后显示或打印。RPC采用客户机/服务器模式。请求程序就是一个客户机，而服务提供程序就是一个服务器。首先，客户机调用进程发送一个有进程参数的调用信息到服务进程，然
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2024-03-29 22:17:08
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近日，「DaoCloud 道客」与「趋动科技」联合发布 GPU 资源池化云服务联合解决方案，并完成「DaoCloud Enterprise云原生应用云平台」和「猎户座 OrionX GPU 资源调度器」的产品兼容认证。该联合解决方案通过在企业级 Kubernetes 平台 DaoCloud Enterprise(DCE)上，构建 GPU 资源池，让企业内的 AI 用户可共享数据中心内所有服务器上的
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2024-03-08 09:11:22
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随着千行万业的数字化转型，数据量暴涨，数据获得了空前的关注度。作为存储计算网络的三大 IT 基础设施之一，数据存储一直占据 IT 支出的重要部分。不过，在疫情和经济下行的趋势与压力之下，如何通过创新的 IT 技术去降本增效，成为企业与技术团队必须要面对的问题。提到灵活的云上资源与存储，业界必然会想到亚马逊云科技的王牌级存储产品 Amazon S3。从 2006 年推出 S3 到现在的 16 年间，
目录什么是RPC
RPC的透明性
参数传递
动态联编
RPC表示错误的语义(Semantics in the Presence of Failures)
RPC实现
RPC与消息传递通信的比较
分布式系统的主要特点是能够将一台机器上的一个任务分解到系统中其他的机器上运行，实现多个CPU的协同工作。远程过程调用RPC就是实现这一特点的有效方法之一什么是RPCRPC的基本思想: (1984年,Birr
目录前言一、服务器登录1.1 下载安装putty1.2 putty远程登录 1.3 查看GPU、显卡常用命令1.4 Linux常用命令二、Anaconda创建虚拟环境并安装pytorch2.1 安装Anaconda2.2 安装Pytorch三、使用FileZilla拷贝文件至服务器3.1 下载安装FileZilla3.2 使用FileZilla传输文件 四、运行JupyterN
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2023-06-28 20:28:24
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# OpenStack对GPU资源池的支持
## 简介
在本文中，我将指导你如何实现OpenStack对GPU资源池的支持。作为一名经验丰富的开发者，我将通过以下步骤和代码示例来教会你。
## 流程概述
下表列出了实现OpenStack对GPU资源池支持的流程。每个步骤都有相应的代码示例，你可以按照顺序进行操作。
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一：安装驱动程
原创
2023-09-09 08:24:26
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