首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用Bash脚本保持所有GPU设备运行任务?

使用Bash脚本保持所有GPU设备运行任务的方法如下:

  1. 首先,确保系统中已经安装了NVIDIA驱动程序和CUDA工具包,以便使用GPU设备进行计算任务。
  2. 创建一个Bash脚本文件,例如gpu_task.sh,并使用文本编辑器打开。
  3. 在脚本文件的开头,添加以下行,以确保脚本在运行时使用Bash解释器:
  4. 在脚本文件的开头,添加以下行,以确保脚本在运行时使用Bash解释器:
  5. 使用nvidia-smi命令获取系统中所有可用的GPU设备的数量,可以使用以下命令将其保存到变量中:
  6. 使用nvidia-smi命令获取系统中所有可用的GPU设备的数量,可以使用以下命令将其保存到变量中:
  7. 使用for循环遍历每个GPU设备,并在每个设备上运行任务。可以使用以下代码实现:
  8. 使用for循环遍历每个GPU设备,并在每个设备上运行任务。可以使用以下代码实现:
  9. 在上述代码中,CUDA_VISIBLE_DEVICES=$i用于指定当前循环迭代中要使用的GPU设备。your_task_command是您要在每个GPU上运行的实际任务命令。
  10. 最后,保存并关闭脚本文件。
  11. 使用chmod +x gpu_task.sh命令将脚本文件设置为可执行权限。
  12. 运行脚本文件,使用以下命令:
  13. 运行脚本文件,使用以下命令:
  14. 脚本将遍历所有GPU设备,并在每个设备上运行指定的任务命令。

请注意,上述脚本仅适用于NVIDIA GPU设备。如果您使用的是其他类型的GPU设备,可能需要使用相应的命令和工具来管理和运行任务。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云GPU计算服务(https://cloud.tencent.com/product/gpu)

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

CML使用Nvidia GPU进行深度学习

场景 为了说明如何利用这些NVIDIA GPU运行时,我们将使用计算机视觉图像分类示例,并训练一个深度学习模型,以使用Fashion MNIST数据集对时尚商品进行分类。...对于我们正在运行的用于交互编码的Ipython,`%pip`是我们无需去bash终端即可运行`pip`的方式。...安装了库之后,我们可以运行库导入语句作为快速检查,以确保Tensorflow正确地利用了我们的GPU资源。您应该看到一系列“成功打开动态库xxxx”消息,最后看到“添加可见的gpu设备:0”。...运行命令“ nvidia-smi -l”以打开刷新跟踪器以利用GPU 现在,我们可以运行脚本的其余部分,并观看我们的模型训练 在我们的模型训练过程中,我们可以看到内存使用率从3MiB变为11320MiB...更多信息 在本文中,我们回顾了如何启动支持GPU的Cloudera机器学习课程,并展示了如何利用GPU进行深度学习应用程序。开始使用GPU加速的机器学习技术在现在CDP,你就可以开始在这里。

1.5K20
  • 用腾讯云批量计算(batch-compute)调度GPU分布式机器学习

    在这种场景下,首先使用腾讯云的batch-compute(批量计算)产品来自动化提交用户的任务,然后使用分布式+gpu的方式解决算力问题,在任务完成后通知用户,是一个可行的解决方案。...一个简单的Demo 使用pytorch,利用torch.Tensor对cuda的支持进行数据和模型的迁移。先不考虑并行,仅考虑如何将传统的基于cpu的机器学习任务迁移到gpu上。...在第7行,将损失函数迁移到gpu上。这样,机器学习任务就迁移到了gpu上。然后来考虑并行。这里假设有多个节点,每个节点上有多个gpu,每个进程使用一块gpu。...此处将网络设置为host模式使得可以在容器内通过host ip直接访问另一个节点上的容器;设置-t参数使得运行结果与在终端通过命令行手动执行的输出保持一致; [[ $(hostname -I | cut...第1行判断当前节点的ip是否为master节点的ip;第二行运行执行机器学习任务的python脚本,并传入rank参数,如果是master节点则传入0,否则,传入1 运行结果 为了直观地演示并行机器学习的输出结果

    1.5K72

    Docker Compose + GPU + TensorFlow = Heart

    但是,当涉及到数据科学和深度学习时,你必须记住所有Docker标志,以便在主机和容器之间共享端口和文件,从而创建不必要的run.sh脚本,并且处理CUDA版本和GPU共享。...使用一个命令管理我们的应用程序状态(运行、停止、删除) 将所有这些运行标志保存至我们可以交付到git repo的一个单独的配置文件中。...Bash aliases 但是nvidia-docker-compose需要键入21个字符!感觉有点多… ? 幸运的是,我们可以使用bash aliases....开始一个TensorFlow服务 现在,让我们运行一个Tensorflow GPU-enable Docker容器。...优点 忘记了GPU设备共享 你不用再担心Nvidia的驱动版本了 我们去掉了命令标志,支持干净和简单的配置 不再是管理容器状态的名称标志 广为人知的文档和广泛使用的实用程序 你的配置已经准备好了像Kubernetes

    1.7K70

    使用 Transformers 量化 Meta AI LLaMA2 中文版大模型

    本篇文章聊聊如何使用 HuggingFace 的 Transformers 来量化 Meta AI 出品的 LLaMA2 大模型,让模型能够只使用 5GB 左右显存就能够运行。...准备工作本文中所有的方法,你都可以参考并在非 Docker 容器中使用。为了简单省事,可以参考前两篇文章,可以快速的搞定原版或者中文版的 LLaMA2 模型运行环境和 Docker 镜像。...更新模型运行程序前文中提到,这里量化的程序和原版程序没有使用上的区别,所以多数程序都可以保持原样。...构建新的容器镜像构建 4BIT 的镜像,和之前的文章中一样,执行脚本,等待镜像构建完成即可:bash scripts/make-7b-cn-4bit.sh如果你之前跟着前两篇文章走过一遍,那么这个应该操作能够在...使用容器启动模型应用使用容器启动应用和之前的文章也并没有什么区别,执行命令,调用下面的脚本即可:bash scripts/run-7b-cn-4bit.sh等待日志中出现 Running on local

    1.2K30

    【星光03】GPU多卡排队抢占贪心脚本,实验室必备

    本文提出的方法使用的是python作为终端脚本的启动器,默认python即可。 本文的方法是多显卡的贪心脚本,一个空窗期内有几张显卡就会用几张,小心使用。...✨预备知识 对理解GPU多卡排队脚本有帮助的内容: 在服务器上训练人工智能模型的时候往往是启动一个后台任务,启动后台任务的方法如下: 对于使用GPU的后台任务,如果没有好好的退出,会一直占用GPU资源...✨脚本 我们这里使用常用到显卡的人工智能训练任务作为例子,下面是一个多卡训练的命令: GPUS="0,1,2,3,4" # 前两行为Parameter NUM_GPUS=5 CUDA_VISIBLE_DEVICES...✨脚本执行 直接在终端中启动train.bash即可。...注:不要忘记修改.bash和.py两个脚本运行权限,可以执行命令:chmod 764 【文件名】

    94220

    使用AMD CPU,3000美元打造自己的深度学习服务器

    1080 Ti 在满负载运行时会过热,因此,在训练模型时,良好的冷却系统对于延长显卡寿命并保持其性能至关重要。...这样我们就可以在本地运行我们的设备,与服务器同时测试,以便训练。如果不想这样,在-L 之前把所有东西输入进去即可。在下一节我会解释如何更改运行 jupyter notebooks 的端口。...安装深度学习/机器学习库 现在需要安装所有的与深度学习/机器学习相关的库。我会将安装脚本进行分节,这样你就容易理解这些内容。...这样就可以在服务器和本地同时运行你的笔记本,也可以在你使用笔记本时让多个用户使用他们自己的笔记本。...请参见使用 tmuxp 的链接,此处是 bash 脚本中的文档,此链接用于在服务器重启时保存 tmux 会话。现在让我们配置运行环境。

    2.1K20

    batch-compute & GPU分布式机器学习

    在这种场景下,首先使用腾讯云的batch-compute(批量计算)产品来自动化提交用户的任务,然后使用分布式+gpu的方式解决算力问题,在任务完成后通知用户,是一个可行的解决方案。...一个简单的Demo 使用pytorch,利用torch.Tensor对cuda的支持进行数据和模型的迁移。先不考虑并行,仅考虑如何将传统的基于cpu的机器学习任务迁移到gpu上。...此处将网络设置为host模式使得可以在容器内通过host ip直接访问另一个节点上的容器;设置-t参数使得运行结果与在终端通过命令行手动执行的输出保持一致;但是不能设置-i参数,因为输入设备并不是一个真正的...第1行判断当前节点的ip是否为master节点的ip;第二行运行执行机器学习任务的python脚本,并传入rank参数,如果是master节点则传入0,否则,传入1 3....运行结果 为了直观地演示并行机器学习的输出结果,笔者在两台cvm上手动执行了脚本: ? 如图,首先通过ip地址判断脚本输入参数中的rank值,并且等待所有进程启动成功。 ?

    1.2K73

    教程 | Docker Compose + GPU + TensorFlow 所产生的奇妙火花

    你必须记住所有的 Docker 标志,以在主机和容器之间共享端口和文件,创建不必要的 run.sh 脚本,并处理 CUDA 版本和 GPU 共享。...我们实际上想要达到的: 通过一个指令管理我们的应用程序状态(运行、停止、移除) 把所有运行标志保存到我们能够提交到 git repo 的单个配置文件 忘记 GPU 驱动程序版本不匹配和共享 在生产工具比如...Bash 别名 但是 nvidia-docker-compose 需要输入 21 个字符,这太多了。 ? 很幸运我们可以使用 bash 别名。...开始 TensorFlow 服务 现在我们准备好利用上述所有工具的优点。比如,我们运行一个 Tensorflow GPU 启用的 Docker 容器。...优点 无需考虑 GPU 设备共享 不必再为英伟达驱动程序版本担忧 摆脱了偏爱干净、简单配置的命令标志 再也不需要--name 标志管理容器状态 众所周知已记录并得到广泛使用的实用程序 你的配置已为编制工具做好准备

    1.2K130

    【科研利器】slurm作业调度系统(一)

    那在这种情况下,该怎么分配这些计算资源,如何安排任务的先后执行顺序呢?这里,就需要用到作业调度系统了,可以进行计算资源的分配等工作。...SLURM 是其中一个优秀的开源作业调度系统,和 Torque PBS 相比,SLURM 集成度更高,对 GPU 和 MIC 等加速设备支持更好。...hostname命令 以上的脚本的第一行为 shebang,它指定了这个脚本的解释器为 bash。...接着我们需要提交任务到超算上。在准备好slurm脚本后,使用如下命令就可以将刚才的任务提交上去,这里 sbatch 是提交 SLURM 脚本的命令。...2、编写 SLURM 脚本,设置作业属性(例如占用的资源,最长运行时间)。 3、提交作业脚本,检查任务状态(使用 squeue)。 4、等待运行结束,验收结果。 参考资料:北大超算指导手册

    3.7K21

    使用 Transformers 量化 Meta AI LLaMA2 中文版大模型

    本篇文章聊聊如何使用 HuggingFace 的 Transformers 来量化 Meta AI 出品的 LLaMA2 大模型,让模型能够只使用 5GB 左右显存就能够运行。...写在前面 在前两篇文章《使用 Docker 快速上手官方版 LLaMA2 开源大模型[1]》和《使用 Docker 快速上手中文版 LLaMA2 开源大模型[2]》中,我们聊过了如何快速上手和使用新鲜出炉的...准备工作 本文中所有的方法,你都可以参考并在非 Docker 容器中使用。 为了简单省事,可以参考前两篇文章,可以快速的搞定原版或者中文版的 LLaMA2 模型运行环境和 Docker 镜像。...更新模型运行程序 前文中提到,这里量化的程序和原版程序没有使用上的区别,所以多数程序都可以保持原样。...使用容器启动模型应用 使用容器启动应用和之前的文章也并没有什么区别,执行命令,调用下面的脚本即可: bash scripts/run-7b-cn-4bit.sh 等待日志中出现 Running on local

    88530

    改动一行代码,PyTorch训练三倍提速,这些「高级技术」是关键

    所有在这里分享的示例都可以在 GitHub 找到,读者可以探索和重用完整的代码。 脚本 00_pytorch-vit-random-init.py 的输出。...这种转换对于保持数值稳定性非常重要,避免使用较低精度算术时可能出现的梯度消失或梯度爆炸等问题。...) 06_fabric-vit-mixed-fsdp.py 脚本的输出。 现在使用 4 个 GPU,我们的代码运行时间大约为 2 分钟,是之前仅使用混合精度训练时的近 3 倍。...所有GPU 独立地对模型进行前向传播和反向传播,计算各自的局部梯度。 收集并对所有 GPU 的梯度求平均值。 平均梯度被用于更新模型的参数。...而张量并行允许训练那些对单个 GPU 而言可能过大的模型,通过将模型分解并分布到多个设备上进行训练。 张量并行是如何工作的呢?想象一下矩阵乘法,有两种方式可以进行分布计算 —— 按行或按列。

    36930

    云原生的弹性 AI 训练系列之一:基于 AllReduce 的弹性分布式训练实践

    尤其是当训练任务需要持续几天甚至几个礼拜时,这个问题就会显得尤为严重。 同时,由于一些混部的集群存在业务压力周期性波动的特性,在闲时 GPU 占用率通常不到 40%。...在这样的选型下,所有实例的失败都是可以容忍的。任务不再会因为某个进程出错而导致任务整体的失败。 资源利用率的提升。...而如果在保持花费不变的情况下,竞价实例上的弹性模型训练可以购买到更多的 GPU 卡,训练速度能够提升 5 到 10 倍。原本需要一天的训练任务,可以在几个小时内完成。...,一为反应该任务所有 worker pod 的 hostfile,一为 kubexec 可执行文件 Launcher pod 上的 mpirun 会利用由 ConfigMap 中的 kubexec 在...弹性训练演示 最后,我们通过一个示例来演示如何在 Kubernetes 上运行 Horovod 弹性训练任务任务创建的过程与普通的训练任务类似,即通过 MPIJob 创建。

    1.6K10

    改动一行代码,PyTorch训练三倍提速,这些「高级技术」是关键

    所有在这里分享的示例都可以在 GitHub 找到,读者可以探索和重用完整的代码。 脚本 00_pytorch-vit-random-init.py 的输出。...这种转换对于保持数值稳定性非常重要,避免使用较低精度算术时可能出现的梯度消失或梯度爆炸等问题。...) 06_fabric-vit-mixed-fsdp.py 脚本的输出。 现在使用 4 个 GPU,我们的代码运行时间大约为 2 分钟,是之前仅使用混合精度训练时的近 3 倍。...所有GPU 独立地对模型进行前向传播和反向传播,计算各自的局部梯度。 收集并对所有 GPU 的梯度求平均值。 平均梯度被用于更新模型的参数。...而张量并行允许训练那些对单个 GPU 而言可能过大的模型,通过将模型分解并分布到多个设备上进行训练。 张量并行是如何工作的呢?想象一下矩阵乘法,有两种方式可以进行分布计算 —— 按行或按列。

    50530

    黄金三镖客之TensorFlow版

    对我来说,针对我构建用于解决困难问题的新框架和模型,要保持心理语境已经是相当繁重的任务了,因此对模型有一个完全不同的表示非常有用;TensorBoard的图形可视化工具在这里非常有用。...TensorFlow会拱曲GPU。 同样,在启动时,TensorFlow会给自己分配所有可用的GPU内存。取决于你使用的情形,这是把双刃剑。...在完全不同的GPU(例如,两个GPU运行两个单独的模型)上执行完全不同的环境,你可以在shell环境下限制设备对CUDA的可见性。...如果你使用bash,那么这么设置: export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 # only the first two GPUs are usable 注意:上面的CUDA设备的数字可能与你的不一样...,查看设备ID使用nvidia-smi!

    53530

    目标检测模型从训练到部署!

    目标检测的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。目标检测已应用到诸多领域,比如如安防、无人销售、自动驾驶和军事等。...因此,不同高低性能的硬件使用场景各不同。 上篇我们讲到如何部署一个基础CNN分类模型来识别数字,本篇更进一步,将带你训练一个手势检测器,并将其部署到嵌入式设备上。...jupyter-notebook运行 第二种,直接进入容器内部 docker exec -it jupyterlab-gpu /bin/bash # 在容器内部,建议切换到普通用户运行 su - yourname...模型训练好的Python代码还需要微调,这里笔者已经调试好公布在托管的仓库里,大家可以直接拷贝到内存卡,或者串口连接使用。下面介绍如何将训练的模型部署到最终的硬件设备中。...3.4 模型推理脚本 Micropython固件和模型参数烧录成功后,使用下面脚本便可以加载脚本,进行检测了。

    1.4K10
    领券