便宜gpu服务器
便宜GPU服务器是指提供GPU加速计算能力的云服务器，价格相对较低。在云计算领域，GPU服务器是一种高性能计算资源，可以用于处理大量数据、进行机器学习和深度学习等高计算量任务。
目前，腾讯云提供了CVM（云服务器）和BM（黑石）两种云服务器产品，支持用户选择具备GPU加速计算能力的实例规格。其中，CVM提供了多种GPU实例规格，包括NVIDIA A100、NVIDIA V100、NVIDIA P4、NVIDIA P2等，用户可以根据自己的需求选择合适的实例规格。而BM则提供了更加定制化的GPU服务器，可以根据用户的具体需求选择合适的GPU型号和数量。
相比于其他品牌的云计算服务，腾讯云的GPU服务器价格相对较为亲民，尤其是在深度学习和机器学习领域，腾讯云的GPU服务器是非常受欢迎的选择。同时，腾讯云还提供了丰富的云计算产品和服务，例如对象存储、数据库、CDN、云硬盘等，可以满足用户的不同需求。
总之，腾讯云的GPU服务器是一种非常实用的云计算资源，可以满足用户对高性能计算的需求，同时价格也非常亲民。
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我有一个带有GPU 940米的笔记本电脑和一个带有GPU GTX 980的台式机。两人都有能力用Pytorch或Tensorflow单独完成深度学习任务。
我怎样才能把这两者结合在一起进行深度学习呢？我必须通过服务器将它们连接到一起吗？
如果是，那么搜索教程的关键字是什么？
浏览 0提问于2019-06-14得票数 -1
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1回答
GP GPU入门？
、、、
关于GPGPU编程入门，我有两个基本问题：
(1)如果我在Mac上执行GPGPU，是否会影响显示器上的图像？我如何知道窗口系统或其他程序的输出不会竞争GPU？
(2)有没有办法不用购买高端显卡就可以在某处试用AMD GPU编程？我见过的租借云服务都在使用Nvidia。我的计算将是逻辑整数(位缠绕)计算限制，我已经读到AMD GPU更适合这些应用程序。
浏览 1提问于2014-05-03得票数 0
假设我使用CUDA来训练一个对象跟踪程序。然后，我可以将该程序放在另一台没有强大gpu的计算机上，然后运行对象跟踪程序吗？或者需要gpu支持才能运行和训练输出的算法？
浏览 19提问于2017-01-19得票数 0
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现在，我正在研究我的硕士论文，我需要在GCP上训练一个巨大的变压器模型。而培养深度学习模式最快的方法就是使用GPU。因此，我想知道在GCP?提供的GPU中，我应该使用哪个GPU，目前可用的GPU是：
NVIDIA A100NVIDIA T4NVIDIA V100NVIDIA<code>H 111</code>NVIDIA P4</code>H 212</code><code>H 113</code>NVIDIA K 80<code>H 214</code><code>F 215</
浏览 10提问于2021-10-22得票数 6
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有一个带有两个GPU的服务器(Intel Xeon E5-2670，)和一个AMD GPU (Tahiti XT Radeon HD 7970)。还有连接到此服务器的SSD (系统和可执行文件)和HDD (重数据)。
有时服务器在高负荷下工作几个小时。有时服务器空闲数小时(空闲时间可能超过8小时)。
我听到了两种相反的观点：
我不应该关闭我的服务器，因为服务器是设计为不关闭而工作的。成千上万的服务器不关机，一个月不间断地工作。
如果服务器上没有负载，则应关闭服务器。尤其是因为GPU。GPU和GPU冷却器的资源有限，即使在负载不重的情况下，GPU也不能一直打开。
哪种观点是正确的？我应该还是不应
浏览 0提问于2013-08-20得票数 1
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通常，我需要一些在线编译器，可以编译和执行提供的程序和输出执行速度和其他统计数据。所有程序都可以在一个C文件中，它可以使用任何GPU C/C++库提供的。我想至少编译C代码。有没有GPU供应商提供这样的编译器？实际上我的问题是下一个-我的机器上有强大的CPU和弱的GPU。我需要测试一些特定于GPU的算法，并获取这些算法的执行统计数据。我想以任何可能的方式测试我的程序，所以如果没有这样的在线GPU的事情，也许有任何模拟器，可以输出时间和其他统计数据，我会得到一些真正的GPU？(意味着我会给它一个程序，它将在我的CPU上执行，但以某种方式计算时间，因为它是一些GPU运行)。
那么，有没有可能在互联
浏览 2提问于2011-01-29得票数 3
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1回答
对于在CPU上和GPU上进行多少矩阵运算，对于普通的3D操作，有什么共同的智慧吗？
一个典型的3D着色器可能需要几个矩阵。计算表面到光的世界矩阵。用于正常计算的世界逆转置矩阵。一种用于三维投影的世界观投影矩阵。等。
有两种基本的方法来解决这个问题。
计算CPU上的矩阵并将计算的矩阵上传到GPU
在某些CPU语言中
worldViewProjection = world * view * worldInverseTranspose =transpose(反向(World))；将world，worldViewProjection，worldInverseProjection上传到GPU
在GP
浏览 2提问于2016-03-07得票数 1
假设我们有一个“本质上并行”的问题要用Erlang软件来解决。我们有很多并行进程，每个进程都执行顺序代码(而不是数字运算)，我们扔给它们的CPU越多越好。
我听说过用于Erlang的CUDA ，但在看了Kevin Smith的演示文稿后，我不确定这是解决方案: pteracuda buffer的全部目的是将一个困难的数字处理任务分配给buffer并返回结果。不可能使用GPU的处理器来服务Elrang的进程。(我说的对吗？)
另一方面，多核CPU真的很贵(8核CPU的价格从300美元起)。因此，要构建一个包含10台机器的Erlang并行处理“集群”，您必须在CPU上花费至少3000美元。
因此，
浏览 2提问于2011-09-27得票数 5
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我正在尝试在Sagemaker笔记本电脑上启用GPU。尽管我使用的是一个ml.p2.xlarge实例，但当我在我的笔记本中尝试时：
import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available(cuda_only=False, min_cuda_compute_capability=None)
输出为False。如果没有GPU，我的训练过程将相当缓慢。如何在我的Sagemaker笔记本电脑中激活和使用GPU？
浏览 1提问于2021-04-01得票数 3
1回答
我计划买一台电脑，主要的目标是游戏。我正在查看CPU、GPU和其他计算机部件的列表，现在我有点困惑。
我选择的图形卡可能是GeForce GTX 950。然后，我想要建立8GB内存和硬盘硬盘。我不确定的是CPU和主板。
我在想：
英特尔i5 4460
英特尔i5 4690
AMD FX-8300
AMD FX-8350
其他一些建议..。
请给我一些我会感激的东西。如果有人知道什么主板将是好的这套，欢迎分享。
编辑
正如我所写的，这台电脑是用来玩游戏的。预算将在650欧元左右。
当然，一定有一张卡可以让我上网。我不认为声卡对我和其他扩展是必要的。我需要主板(未指定)，GPU，CPU，网卡，内存
浏览 0提问于2015-12-23得票数 4
我正在尝试运行Elasticsearch BERT应用程序，希望了解使用GPU微调模型的最低配置。我应该使用什么机器配置？
参考github：
浏览 0提问于2020-06-23得票数 5
2回答
场景图形可以存储在GPU中吗？
、、、、
我开始学习WebGL了。场景图形可以存储在GPU中吗？或者，对于主线程(或者webworker)，这种类型的东西更多吗？
例如，我想要计算一些布局，并将其作为一个转换矩阵应用。随着时间的推移，我能否跟踪GPU中的场景图节点，并随时间而修改它的属性？
我只是好奇，因为我知道GPU架构是不同的。人们通常在GPU之外做场景图形处理吗？能在GPU里完成吗？
浏览 0提问于2017-02-21得票数 4
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2回答
基于OSX的GPU使用监控
、、、、
我有一个Macbook Pro，我目前正在寻找软件，这是适合监测英特尔虹膜图形6100，Macbook使用的图形卡使用。是否有某种提供GPU使用日志功能的应用程序，或者我可以在终端中键入一个命令来创建GPU使用日志？
谢谢
浏览 0提问于2018-03-03得票数 1
我计划将我的一些CPU代码移植到GPU。我希望我的代码能在所有的GPU上运行，所以openCL似乎是正确的选择。我是否能够达到与openCL的数据自动化系统相同的性能？如果我想支持所有的GPU，什么框架会做得更好？
浏览 0提问于2019-02-01得票数 0
模型列车系统: AWS Ubuntup2.xLarge，R3.4.0，mxnet_1.0.1。通过以下方式保存：
mx.model.save(A3.MXmodel, "Action/A3.MXmodel", iteration = 3000)
在同一系统上加载可以通过以下方式工作：
A3.MXmodel <- mx.model.load("A3.MXmodel", iteration=3000)
A3.pred <- predict(A3.MXmodel, as.matrix(nNewVector))
A3.pred.label = max.col(
浏览 0提问于2018-01-26得票数 1
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我想尝试一个非常简单的使用CNN学习的案例(比方说有5000张图片的数据库的数字识别)。每次我读教程的时候，他们都会提到我没有的全新的GPU或linux服务器。我只有一台简单的windows笔记本电脑。
所以我的问题很简单:在基本硬件上运行“简单”CNN的最佳方式是什么？
浏览 15提问于2016-10-20得票数 0
我需要(重新)转码~ 50个直播流。这些流是720p到1080p的H264格式，比特率高达10M。我只想降低流的质量和码率高达720p与最大。2M码率。
这就是我现在正在做的：
ffmpeg -re -i "http://domain.tld/path/file.ext" -vcodec libx264 -preset veryfast -vf scale=-2:720 -b:v 2M -maxrate 2M -bufsize 1M -acodec libfdk_aac -f flv "rtmp://127.0.0.1:1935/live/stream_xyz"
浏览 3提问于2019-06-20得票数 0
1回答
XNA着色纹理存储器
、、、
我想知道XNA4.0中的纹理优化。
当纹理加载时，内容管理器会直接将纹理数据发送到GPU，还是在我在着色器中声明纹理时将纹理数据发送到GPU。
如果是这样的话，如果我有5个着色器都使用相同的纹理，那么这意味着我向gpu发送了5个纹理数据实例，还是简单地告诉GPU使用预加载的纹理呢？
还是XNA在后台做重物？
浏览 0提问于2012-11-14得票数 1
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2回答
我是一个编程的初学者，我想知道程序员是如何发现他们的程序的系统需求的。我知道RAM和运行它所需的操作系统，但是CPU (或者gpu，如果程序需要的话)呢？
浏览 0提问于2013-07-06得票数 0
1回答
简单的问题。
glsl/es浮点div操作是否比mul慢得多？我知道它在x86上慢一些，但是在GPU上慢吗？
当我看到GLSL反汇编程序时，我只看到了另外一个"rcp“命令等等。"rcp“要多少钱？
浏览 6提问于2014-03-03得票数 0
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我在购物网站上发现，小型PSU比500+ Watts便宜多少。
所以我想买最低的一个，因为我没有增加外部GPU的计划。
我将使用2x8GB RAM和Micro主板(类似入门级B450或B550)。而且我只会使用库存冷却器而不使用超频。
这一行动股的官方文件说：
默认TDP: 65W AMD可配置TDP (cTDP)：45-65W
我不确定65W和我需要的电源之间是否真的有关系。
或者，如果这意味着你需要这个APU的最低PSU是65W -我真的不确定。
我还发现，在一个网站上，建议至少300瓦的电源，为这一APU没有任何专用GPU。如果您想使用一些入门级的GPU，比如1050ti，那么推荐的内容
浏览 0提问于2022-03-27得票数 0
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我编写了我的资源管理器，并考虑了它如何为图形对象工作(比如纹理、网格)。
我在想这个：
我想要加载纹理(用伪代码)：
Texture t = resMgr.GetTex("image.png");
GetTex做了这样的事情：
将纹理从磁盘加载到主内存
创建纹理对象(将其加载到gpu内存中)
从主存卸载纹理
我考虑了大约3步，游戏引擎，你知道卸载网格/纹理后，加载到gpu内存？
浏览 0提问于2012-11-22得票数 2
有两次，当我使用4x1080ti完成训练模型时，服务器就崩溃了。服务器为什么会崩溃？
我得到了sysylog，发现了一些关于Nvidia驱动程序或GPU的错误。
系统日志：(和)
第二个
9月6日21:11:41 GPU-8-服务器-整数内核: 31429.221258 NVRM: RmInitAdapter失败！(0x30:0xffff:682)
9月6日21:11:41 gpu-8-服务器-整数内核: 31429.221337 NVRM: rm_init_adapter失败，因为设备的小号为0。
9月6日21:13:54 GPU-8-服务器-整数内核: 31562.154256 NVRM
浏览 20提问于2017-09-08得票数 3
2回答
我给自己买了一台新的笔记本电脑，它很强大，但是在Windows和Linux上电池寿命都很糟糕。我想知道是否有办法提高Linux上的电池寿命。
我已经尝试过使用powertop和tlp，但这并没有多大区别。是否有一种方法来禁用核心和下伏/时钟的CPU？这会节省大量的电池寿命吗？
它有一个完整的和离散的GPU和4核心CPU。我想知道是否有可能在Linux上完全禁用2核和离散GPU，以提高电池的续航能力，或许还可以在时钟下/电压下关闭。
一步一步的指南将是非常感激的，并对每个命令或程序所做的一些解释。
浏览 0提问于2020-02-29得票数 1
2回答
我将在未来通过增加gtx 1650超级处理器来构建一台用于视频编辑、android演播室和游戏1080 p的个人电脑，但我在3个处理器之间感到困惑。
雷森51600,8200卢比
雷森53500,10000卢比
Ryzen 52400G，9700 Rs
哪一个将适合我的需要，我将无法购买gpu，直到三个月后，这个构建，所以我会担心，如果我去1600或3500没有gpu，它将如何启动，但如果我去与核心和线程，这导致更多的时间出口视频在1080 p和4k，所以如果有任何解决方案，请告诉我。
浏览 0提问于2020-04-02得票数 1
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3回答
Its a fact that state changes in Opengl leads to performance degradation.
//假设我在每个帧中重复调用glEnable(GL_DEPTH_TEST) / glBlendFunc。
编辑：>这里我的意思是‘一些状态变化，像这样，状态变化会导致性能问题’
有谁能详细解释一下原因吗？
据我所知，可以将状态保持在寄存器中，可以用于传统的渲染GPU(即时模式类)，也可以为基于Tile的延迟绘制中的每次绘制保持状态向量。这真的很贵吗？(不知道为什么GPU还存在这个问题:( )
浏览 3提问于2011-09-21得票数 5
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我是一名研究生，我的论文是基于深入学习，视觉，视频和图像处理。我要做大量的计算和处理。我正在寻找一个兼容的笔记本电脑，其中有一个快速GPU支持笔记本电脑。库达启用的NVIDIA GPU与良好的TFOPS将是一个完美的选择。而且，它必须有SSD。惠普，戴尔，微软，宏碁。你有什么建议吗？我的预算是$CAN 1800。哪种GPU-Nvidia适合这种编程？
浏览 0提问于2018-07-23得票数 0
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在我的工作中，我使用了很多数据。当尝试处理这些数据时，这通常是加载到RAM中。我想升级我现有的64 it内存桌面，因为它根本不削减它了。这意味着我将不得不升级到DDR4，或者升级到DDR3或4中设置的服务器。因为这样的交换机一开始代价很高(因为它涉及到关闭处理器和主板，所以我似乎也可以大张旗鼓了。升级到128 GB似乎是一个临时修复。
我正在考虑升级到512 GB的DDR4-2133设置。这意味着我必须从常规桌面安装切换到服务器安装，因为没有正规主板支持这种RAM (据我所知)。
因为这将是我构建的第一台服务器，我想知道是否有某些事情我需要知道。与构建桌面相比，主要的区别是什么？例如，我可以不
浏览 0提问于2016-06-14得票数 0
1回答
我最近把我的Python /朱庇特作品从一台macbook移植到了一台广受欢迎的GEN8HP爬虫服务器(192 got DDR3 2 x8C XeonE5-2600)，我从亚马逊上花了400美元买下了这台服务器。额外的CPU核心极大地提高了我的模型的拟合速度，特别是对于我经常使用的决策树组件。我现在正在考虑从那个时代(2010年代中期)购买更多服务器(无论是双服务器还是四套接字英特尔xeon E5，E7 v1/v2)，并将它们连接成我公寓中的一个小型HPC集群。以下是我需要帮助的决定：
，这是个坏主意吗？我最好还是买个GPU (比如gtx 1080)。我不愿意走GPU路线的原因是我倾向于大量依
浏览 1提问于2020-07-02得票数 1
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哪种桌面硬件最适合DL？
、、、、
我将建造我的家庭深度学习工作站。现在，我正在挖掘一段时间，关于最好的HW用于家庭条件。
工作站将用于我作为一名开发人员的工作，但我想用它来学习和实验DL。
现在，在笔记本电脑(精密7520,7550)上获得了Quadro M1200和T1000 4GB的VRAM，但是对于GPT2和捷克维基百科的培训，有48万篇文章，它是相当慢的(在7550的一个时期，在CPU上260个小时)，https://towardsdatascience.com/train-gpt-2-in-your-own-language-fc6ad4d60171。
我在网上找不到任何文章/视频，这对我有帮助(因为在新的HW上进展
浏览 0提问于2023-02-26得票数 2
1回答
如何确保远程服务器上的数据保护？
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我们有来自客户的敏感数据，需要为我们的客户训练一个神经网络。
但是我们没有训练神经网络的服务器，所以我们想租GPU服务器。有许多云服务的价格可以负担得起，我们可以从根本上访问它们。
问题是，我们不能保证我们的数据在这些服务器上是安全的，这对我们的客户非常重要。我们希望确保服务器的主机方也没有根访问权限，而且理论上无法复制我们的代码和数据。
有没有一种安全运行Python代码的方法？
我们可以做一个二进制的Python程序，但它可以被解压缩成数据和代码，对吗？
我们也可以在里面安装虚拟机操作系统，但这对我们的数据安全吗？
是否存在加密操作系统的对接映像，或者是否存在这样的图像？
除了购买巨大的硬
浏览 0提问于2021-10-29得票数 1
好的，所以我已经完成了5600 G的APU，因为我现在买不起GPU。所以我会在几年后增加一个GPU，当它变得更便宜。
到目前为止，我已经读到APU的“处理”性能和同等的CPU之间没有太大的差别。
例如，5600X CPU。这是相同的5600 G，但只是缺乏一个完整的GPU。
现在，我刚刚读到了APU的某处 - Pros和Cons：
Pros:
Smaller size - In form factors without enough room for a GPU, an APU is quite discrete.
Size to power - For they're size,
浏览 0提问于2021-10-22得票数 0
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1回答
在上，我猜GPU实例不一定对参数服务器有效，因为参数服务器只保留值，不运行矩阵乘法等任何计算。
因此，我认为的示例配置(参数服务器使用CPU，其他服务器使用GPU )具有良好的成本性能：
trainingInput:
scaleTier: CUSTOM
masterType: standard_gpu
workerType: standard_gpu
parameterServerType: standard_cpu
workerCount: 3
parameterServerCount: 4
是那么回事吗？
浏览 3提问于2017-04-14得票数 0
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所以我想买一台华硕Radeon RX 470 ROG Strix 4GB GPU，在一个旧的主板上使用，我有1xPCIe 16，2 x PCIE 1和1 x PCI插槽。
📷
主板上还有一个英特尔Core2Duo E7500，我计划使用它，以及2x2GB内存棒和2x1GB内存棒。
📷
关于这一点，我有几个问题: 1.旧的组件会降低GPU的挖掘能力吗? 2. RAM的速度对采矿机有影响吗? 3.仅仅使用22GB的RAM棒更好吗？我听说过一些关于单面RAM棒不能正常工作的事情，1GB的内存条是单边的。
提前感谢！
浏览 0提问于2017-07-04得票数 0
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最近，我开始从用户那里收到报告，说我正在处理的游戏没有在AMD GPU上正确地呈现。我想找到问题并解决它，但我是一个业余开发人员，只是使用我自己的电脑，我没有AMD GPU。
除了出去买另一张显卡外，我还有别的选择吗？也许是某种仿真器，或者是带有AMD GPU的云计算服务？我看过主要的云计算提供商(AWS、Google和Azure)，但它们似乎都只提供Nvidia GPU。
浏览 0提问于2017-10-19得票数 2
我计划购买一个严肃的GPU来运行并行算法(预算2k-4k)。现在我看到到处都是具有GPGPU特斯拉GPU卡的超级计算机“专门为nVidia制造的”。
虽然乍一看这似乎非常好，但更好的阅读让我认真地重新思考:与Radeon HD 7970相比，它的性能(在flops方面)要低得多，它的成本价格要高得多，我似乎找不到特斯拉和普通游戏GPU之间的基准比较。
我发现特斯拉配备了ECC-memory。这是唯一的区别吗？或者我错过了两者之间更深层次的架构差异？也许相关信息:我将使用OpenCL，而不是Cuda。
浏览 2提问于2012-02-02得票数 5
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我们有一个Kubernetes集群。 现在我们想用GPU节点来扩展它(因此这将是Kubernetes集群中唯一拥有GPU的节点)。 我们希望避免Kubernetes在这些节点上调度pod，除非它们需要GPU。 并不是所有的管道都可以使用GPU。绝大多数仍然只占用大量CPU资源。 配备GPU的服务器可能非常昂贵(例如，Nvidia DGX每台服务器可能高达150美元/k)。 如果我们只是将DGX节点添加到Kubernetes集群中，那么Kubernetes也会在那里调度非GPU工作负载，这将是对资源的浪费(例如，其他调度较晚并且确实需要GPU的作业，可能会在那里耗尽其他非GPU资源，如CPU和
浏览 24提问于2018-12-20得票数 1
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我有一个老式的集成显卡的AMD处理器(AMD Athlon II x4 640)，安卓模拟器运行得非常慢。集成显卡不能与“使用主机GPU”选项一起使用，并且我无法使用速度更快的英特尔系统映像，因为我使用的是AMD处理器。
我听说Genymotion更快，但我不能使用它，因为我的集成图形不支持OpenGl 2.0+。
最好的升级方案是:买一块显卡，还是买一台配备英特尔处理器的新电脑？
浏览 0提问于2015-02-05得票数 0
我一直在做一项任务来解决argon2i哈希，但不幸的是。我无法使用带有JTR的GPU，即没有argon2的opencl模式。所以速度很慢。对如何使用基于GPU的攻击有什么建议吗？
浏览 0提问于2018-10-11得票数 0
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我想运行一个在服务器上也使用Tensorflow的Python脚本。当我在没有会话配置的情况下运行它时，进程会分配所有GPU内存，从而阻止任何其他进程访问GPU。
服务器规范如下：
CPU: 2x12核心@2.5 GHz，
RAM: 256 RAM
磁盘:2x240GB SSD，6x4TB@7200RPM，
GPU: 2×Nvidia Titan X.
此服务器由其他同事共享，因此不允许我分配所有GPU内存。
在Tensorflow网站上，我发现这些指令可以为使用的GPU内存设置一个阈值。
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_opt
浏览 9提问于2017-05-16得票数 1
1回答
TL;DR:有没有办法让nvidia-304驱动程序与一些补丁一起使用更新的Linux内核(在任何发行版上)？你对选择一个好的发行版有什么建议吗？
我最近修了一台朋友送给我的旧台式电脑。它有一个非常古老的Nvidia GeForce 6100，需要nvidia-304遗留驱动程序。由于我已经习惯了Linux发行版(我已经在我的主计算机和服务器上使用Ubuntu、Debian、OpenSUSE和CentOS多年了)，所以我想安装其中一个。我尝试了几个发行版，但似乎Nvidia已经停止了我需要的驱动程序。新Linux内核似乎不受支持。新手不支持我的GPU。Debian 9的官方回购中有一个非免费的
浏览 0提问于2019-04-25得票数 1
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2回答
我拥有2014年中期的MacBook Pro 15‘，我正在考虑购买泰坦X GPU来加速我的神经网络的训练。泰坦将通过雷霆2号连接作为外部GPU。
我可以期望从这个设置中获得什么样的性能--它是否会像连接到主板一样？雷电是否限制了GPU的速度？
浏览 2提问于2016-04-28得票数 12
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所以我现在正在尝试SDL_GPU/C++中的一些东西，我有以下设置，图像分别是32 x 32像素，第二个图像是透明的。
//..sdl init..//
GPU_Image* image = GPU_LoadImage("path");
GPU_Image* image2 = GPU_LoadImage("otherpath");
for (int i = 0; i < screenheight; i += 32) {
for (int j = 0; j < screenwidth; j += 32)
浏览 32提问于2020-05-23得票数 2
我在玩一些蟒蛇深入学习包(Theano/Las涅/Keras)。我一直在笔记本电脑的CPU上运行它，这需要很长时间来训练模型。
有一段时间，我也在使用Amazon实例，运行的是一个iPython笔记本服务器，它的运行速度显然要快得多，但用于原型开发却非常昂贵。
有什么方法可以让我在本地机器上使用iPython原型，然后当我有一个大型模型来训练一个GPU实例时，对它进行所有的处理/训练，然后关闭这个实例。
这样的设置是可能的，还是有人建议将本地计算机的方便性与AWS上的临时处理结合起来？
到目前为止，我的思路是
本地ipython笔记本的原型
设置单元格，从开始到结束运行一个长进程。
浏览 1提问于2015-09-18得票数 1
2回答
我刚刚开始使用C++ AMP，(作为学习它的一种方法)，我是not，在性能方面得到了预期的结果，也许您可以帮我。
要解决的问题很简单，我有一个向量和一个矩阵结构(C++代码，顺便说一下，我是C++的新手)
struct Vector
{
public : float X, Y, Z;
};
struct Matrix
{
public : float M11, M12, M13, M14,
M21, M22, M23, M24,
M31, M32, M33, M34,
浏览 3提问于2013-06-25得票数 3
回答已采纳
我正在尝试重置我的Azure虚拟机的GPU (运行在运行Ubuntu16.04.1的NVIDIA GPU Cloud Image上的Standard NV6 )，以便在深度学习算法上获得可重复的结果。我找到了这个NVIDIA帮助页面，这解释了我不能重置DGX-1服务器的单个GPU：
在DGX-1和DGX-1V平台上，不能重置单个GPU，因为它们是通过nvlink连接的，因此所有GPU都必须同时复位。
如何找到我的Azure机器上的GPU是否属于DGX-1服务器？
浏览 0提问于2019-02-15得票数 0
1回答
我想买一个服务器4核心英特尔XeonE3-1220 v5 (16 GB内存)，但没有GPU。
作为一台远程桌面计算机可以使用吗？
我知道我们需要GPU在屏幕上显示图像，但我不知道我们需要GPU在哪一边。
我们需要GPU在服务器端，以正常显示桌面屏幕通过remore桌面，还是我们需要GPU在客户端？还是两边的？
浏览 0提问于2017-07-31得票数 1
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在大多数情况下，我经常听说，为了做一个深入的学习实验，强烈建议使用GPU。它使计算速度比CPU快得多，听起来像是一个神奇的工具(虽然我使用MacBook.)无法使用它。
然而，使用GPU是否有任何单一的缺点，除了较高的货币成本？比如坠毁的可能性更高等等？
浏览 0提问于2017-05-27得票数 1
我的服务器配置如下：
Apache2.4.23.
Mod_wsgi 4.5.9
通过使用Django框架和apache服务器，我们调用Keras深度学习模型。和模型调用成功后，模型一直运行在GPU内存中，除非关闭服务器，否则无法释放GPU内存。
那么，在通过Apache+Mod_wsgi+Django调用Keras模型时是否有任何方法来控制GPU内存的发布？
谢谢!
浏览 17提问于2017-05-12得票数 15
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