基于docker的GPU测试方法

转载

mb611a2e88042f6 2021-08-17 00:09:05 博主文章分类：硬件性能

文章标签 docker 测试方法依赖包 github 可移植 文章分类 C/C++ 后端开发

基于docker的GPU测试方法

如果使用容器的方式，我们可以打包应用及相关测试套件、依赖包及测试数据到一个可移植的容器中。可以大幅简化测试环境搭建过程，缩短测试周期。
具体使用可以参考：

https://docs.docker.com/
https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/nvidia-docker-gpu-server-application-deployment-made-easy/

上一篇：quick-cocos2d-x 学习系列之十一mvc例子

下一篇：winpcap 获取数据包源码——可直接编译可用

提问和评论都可以，用心的回复会被更多人看到评论

发布评论

相关文章

Docker使用NVIDIA GPU加速容器

当您需要在GPU集群中快速部署可弹性伸缩的应用程序时，NVIDIA的容器工具包（NVIDIA Container Toolkit）将是您的理想选择。本文将指导您如何使用NVIDIA容器工具包在您的集群中设置一个简单的示例。步骤一：安装NVIDIA容器工具包首先，您需要安装NVIDIA容器工具包。以下是在不同系统上安装的步骤：在Ubuntu或Debian上安装：curl -fsSL https://

docker gpu 容器云原生
Docker容器直连 Linux GPU Server

Docker容器直连 Linux GPU Server

docker bash centos
解决Python使用GPU

在Python中使用GPU，特别是与深度学习相关的任务（如使用TensorFlow或PyTorch），通常涉及到几个步骤。以下是一个使用PyTorch库的示例，说明如何在Python中使用GPU：1.解决Python使用GPU示例一：1.1安装必要的库首先，我们需要安装PyTorch和CUDA（如果我们的GPU支持的话）。我们可以从PyTorch的官方网站（https://pytorch.

数据 python 损失函数
linux Gpu压力测试 gpu burn docker

因为项目需要，接触到了两款压力测试工具，对其进行总结和学习。1) LTP简介: LTP套件是由 Linux Test Project 所开发的一套系统测试套件。它基于系统资源的利用率统计开发了一个测试的组合,为系统提供足够的压力。通过压力测试来判断系统的稳定性和可靠性。压力测试

压力测试 linux 3G 测试用例
docker vgpu 测试 docker19 gpu

　　参考资料：　　　　　　https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/issues/533　　首先介绍几个事实：　　1. 最初的docker是不支持gpu的　　2. 为了让docker支持nvidia显卡，英伟达公司开发了nvidia-docker。该软件是对docker的包装，使得容器能够看到并使用宿主机的nvidia显卡。　　3. 根据网上的资料，从dock

docker vgpu 测试 docker java cuda gpu
gpu测试 GPU测试方法

有很多工具可以在Windows 10中对显卡或GPU进行基准测试。如果您的系统超频，我们建议使用Heaven基准测试或3DMark之类的工具，看看超频是否在所需的温度下获得所需的帧速率。FurMark可能看起来与那些工具相似，但实际上它更像一种压力测试，而不是基准测试工具。有什么不同呢？FurMark将对您的GPU施加压力，加大其功耗，这是一种测试显卡是否在常规设置下很稳定的好方法。如果您怀疑GP

gpu测试 gpu服务器压力测试方法压力测试基准测试 Windows
docker gpu性能测试 docker排查cpu飙升

线上CPU飙升，排查问题docker运行的mysql要在容器内找到线程ID进入docker容器docker exec -it 容器ID bash容器内没有top命令，基于centos安装apt-get updateapt-get install procps执行top命令，根据最高的top -H -p 1mysql中执行SELECTprocesslist_infoFROM

docker gpu性能测试线上问题排查 mysql top命令 docker
linux docker 测试gpu docker检测是否运行

大家好，docker是一个开源的容器，它有两个版本：社区版(Community Edition，缩写为 CE)和企业版(Enterprise Edition，缩写为 EE)，EE需要收费，使用CE即可。它可以帮助开发者打包应用程序到可以移植的容器中。Docker的大致架构如下: 客户端输入命令，向宿主机中的“守护进程”进行通信，“守护进程”收到命令后，先去“镜像”位置查询请求的镜像是否

linux docker 测试gpu centos查看docker是否在运行 docker centos Docker
gpu测试组装 gpu如何测试

Tensorflow 2.1 GPU 安装和测试1. 硬件要求2. 软件要求简单的描述一下它们的功能3. 安装步骤3.1. nvidia 驱动可以到这个地址下载，我的显卡是RTX 2070的，你可以根据你的显卡下载驱动**3.2. 下载Cuda3.3. 下载Cudnn3.4. 运行这个命令安装tensorflow 2.1 gpu 版本3.5. 用tensorflow 代码测试是不是安装成功4.

gpu测试组装深度学习神经网络 tensorflow cuda
GPU 测试依据 gpu测试图

目录0. 写在前面1. 图像物体识别测试demo2. 视频文件物体识别测试demo3. 问题与解决办法0. 写在前面Keras YOLO V4代码地址：https://github.com/miemie2013/Keras-YOLOv4训练数据集COCO20171. 图像物体识别测试demo直接使用GPU加速会提示错误：训练、测试Tensorflow、Keras代码时，出现could not cr

GPU 测试依据 YOLO V4、计算机视觉 tensorflow h5 ide
测试能否调用GPU gpu如何测试

0.引子在深度学习框架GPU版本安装成功后，需要测试一下是否成功安装。GPU版本不像CPU版本的简单，CPU版本测试一般只需import一下测试是否能正确导入即可。GPU版本还需要测试CUDA或者GPU模块是否能正确调用起来。下面将介绍笔者常用框架的测试方法，包括TensorFlow，PyTorch，MXNet，PaddlePaddle。如果小伙伴有其他框架测试需求或者经验，欢迎在评论区指出。必要

测试能否调用GPU tensorflow 深度学习测试方法
docek测试GPU 在线测试gpu性能

大家好，本文对WebGPU进行性能测试和分析，目的是为了对比WebGL和WebGPU在“渲染”和“计算”两个维度的性能差异，具体表现为CPU性能和FPS性能两个方面的性能数据差异。我们会分别在苹果笔记本和配备RTX显卡的台式机上，对WebGL和WebGPU分别进行性能测试。本文对于WebGPU使用了“reuse render command buffer”和“dynamic uniform bu

docek测试GPU 测试工程师程序人生性能测试单元测试
apk 测试 gpu 手机gpu在线测试

无意之间发现了GT（随身调）这个性能测试工具，该工具是由腾讯出品的开源测试工具，直接运行在手机上的“集成调测环境”。1.下载：下载地址：开源地址：https://github.com/TencentOpen/GT 下载地址：http://gt.tencent.com/download.html2.安装在手机上，图标：，打开GT3.选择调试的程序4.点击‘参数’，点击‘编辑’，将需要的参数拖动放置在

apk 测试 gpu 数据折线图测试工具
gpu docker gpu docker win

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.

gpu docker docker 重启 linux
ubantu测试GPU软件 gpu 测试软件

MSI Kombustor是一款基于OpenGL的显卡测试/烤机软件，主要用来测试显卡的OpenGL运算能力和超频后的稳定性和功耗温度。功能特色超频工具探索和超过的限制你的显卡可能听起来吓人,但实际上比你想象的容易。微星加力燃烧室超频工具提供简单和精确的访问你的显卡设置。当增加你的GPU的时钟频率和电压,使用风扇转速控制将使你找到一个完美的平衡性能和温度。是时候释放你的图形卡和展示你的真正潜力

ubantu测试GPU软件微星性能测试软件自定义多语言用户界面
gpu 测试pytorch gpu python

今天看到一篇大数据的文章，分析了Python作为机器学习语言的优势，其中提到在2010年python的Theano库在CPU上运行时，其速度是Numpy的1.8倍，而在GPU上运行时，其速度是Numpy的11倍。于是乎开始查阅GPU和Theano的相关概念。以下是Nvidia官网对GPU的文字介绍，视频尤其直观。 GPU 加速的计算是利用一颗图形处理器 (GPU) 以

gpu 测试pytorch 数据 sed 机器学习
gpu测试程序 gpu检测

文章目录3. 目标检测进阶（下）3.1无锚框的检测算法3.1.1 Keypoint-based Detection**一、Corner pooling****二、扩大学习区域****三、Embeddings——组合corner**3.1.2 Center-based Detection3.2 关于模型结构方面一些概念的解释3.2.1 超参数3.2.2 训练集、验证集和测试集3.3 区域建议网络（

gpu测试程序深度学习计算机视觉目标检测角点
gpu怎么跑测试如何测试gpu性能

先上主函数代码：# -*- coding: utf-8 -*-from model import *from data import *#导入这两个文件中的所有函数from keras.utils import multi_gpu_modelimport tensorflow as tf#os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"from mode

gpu怎么跑测试 v9 v8 f5
paddlepaddle测试gpu是否可用 gpu如何测试

GPU和CPU区别 1，CPU主要用于处理通用逻辑，以及各种中断事物 2，GPU主要用于计算密集型程序，可并行运作； NVIDIA 的 GeForce 显示卡系列采用 GPU 特性进行快速计算，渲染电脑画面，比如大型游戏，图像处理等场景的画面深度学习的训练过程中，包含了大量重复性的计算，利用 GPU 的计算和并行特性，可提高训练的效率，具备 GPU 特性的电脑显卡就

python runtime 人工智能 CUDA 显卡驱动
3588测试GPU gpu测试工具linpack

目录1. linpack测试工具1.1. linpack简介1.2. mpi简介2. linpack配置文件及参数含义2.1. 概览 2.2. HPL.dat参数分析3. linpack使用及结果分析3.1. linpack编译运行3.2. linpack结果分析3.2.1. linpack结果效率计算 3.2.2. 占用内存空间 4. linpack调试参数的一些心得5. 使用pts运行linp

3588测试GPU 测试工具 HPL sed 内存空间
Android应用设置为launcher

引言在使用Flutter进行页面间跳转时，Flutter官方给的建议是使用Navigator。Navigator也很友好的提供了push、pushNamed、pop等静态方法供我们选择使用。这些接口的使用方法都不算难，但是我们会经常碰到下面这个异常。Navigator operation requested with a context that does not include a Naviga

java android javascript dart 移动开发
kafka 配置zk集群

1、软件环境 1、linux一台或多台，大于等于2 2、已经搭建好的zookeeper集群 3、软件版本kafka_2.11-0.9.0.1.tgz 2、创建目录并下载安装软件 #创建目录 cd /opt/ mkdir kafka #创建项目目录 cd kafka mkdir kafk

kafka 配置zk集群大数据操作系统 java kafka
springboot中的dispatcherservlet配置

DispatcherServlet作用DispatcherServlet是前端控制器设计模式的实现，提供spring Web MVC的集中访问点，而且负责职责的分派，而且与Spring IoC容器无缝集成，从而可以获得Spring的所有好处。具体请参考第二章的图2-1DispatcherServlet主要用作职责调度工作，本身主要用于控制流程，主要职责如下：1、文件上传解析，

初始化 Web 文件上传
mongodb的objectID 可以比较大小吗

相比关系型数据库, Array [1,2,3,4,5] 和 Object { 'name':'DragonFire' } 是MongoDB 比较特殊的类型了特殊在哪里呢?在他们的操作上又有什么需要注意的呢?那我们先建立一条数据,包含 Array 和 Object 类型db.Oldboy.insert({"name":"路飞学城-骑士计划","price":[19800,19500,19000,18

数据库 javascript ViewUI 关系型数据库 High
android studio实现微信支付

Android微信支付的两大坑点 T | T 并不是所有的BAT的API都是那么好用，微信支付就有不少的坑点，总结一下微信支付实现中出现的坑点 AD：51CTO技术沙龙 | 赋予APP不同凡响的交互和体验>> 并不是所有的BAT的API都是那么好用，微信支付就有不少的坑点，总结一下微信支付实现中出现的坑点坑点一： PayReq的参数 si

json 微信微信支付

官方博客	全部文章	热门标签	班级博客
了解我们	网站地图	意见反馈

鸿蒙开发者社区	51CTO学堂
51CTO	软考资讯

基于docker的GPU测试方法

基于docker的GPU测试方法

51CTO博客