查看显卡的硬件状况 nvidia-smi 如下图所示, 如下图所示, 如下图所示, 如下图所示, 如下图所示, 如下图所示, 如下图所示, 如下图所示, 如下图...
Linux越来越容易上手和使用,其用户越来越多,如何在Linux下测试CPU/GPU等性能呢?...Hardinfo是Linux的图形实用程序,可显示有关PC中各种硬件组件的信息,例如处理器,RAM模块,传感器,硬盘驱动器等。...Linux并非以其游戏能力和可能性而闻名,自然而然,没有太多可供用户用来测试其图形硬件的GPU基准测试工具。但是,有些基准测试套件可以帮助精确确定GPU性能的各个方面。...从技术上讲,Linux中所有可用的GPU基准测试工具当然只能在OpenGL渲染器下进行测试。尽管GPU可能与某些版本的Direct3D兼容,但无法在Linux下测试此渲染器。...2020-06-16 16-40-50 的屏幕截图.png 最小的Sanctuary,2007年推出,Linux包只有28MB; 最大的Superposition,2017年推出,Linux包已经达到1564MB
Linux中查看GPU的信息与使用情况 1.查看显卡信息 由于测试环境使用的是NVIDIA的显卡,这里直接通过lspci命令即可查询具体显卡信息 lspci | grep -i nvidia lspci...总线的相关信息; Disp.A:是Display Active的意思,表示GPU的显示是否初始化; Memory Usage:显存的使用率; Volatile GPU-Util:浮动的GPU利用率; Compute...常用管理命令 1.列出所有可用的Nvidia设备 nvidia-smi -L image.png 2.列出每个GPU卡的详细信息 nvidia-smi --query-gpu=index,name,...uuid,serial --format=csv image.png 3.查询某个GPU卡的详细信息(指定GPU卡的id,只截图一部分) nvidia-smi -i 0 -q image.png 4...加上-r参数可以重启某个GPU卡(0是GPU卡的序号) nvidia-smi -r -i 0
AMD LINUX电源管理框架 AMD GPU的Linux电源管理框架是一个由内核模块、用户空间工具和ACPI方法等组成的复杂系统,旨在优化AMD GPU在Linux系统下的能耗和性能表现。...在AMD GPU的Linux电源管理框架中,内核模块负责实现GPU的功耗监测、功率管理和功率限制等功能,同时提供了一组名为“pp_*”函数的API,供用户空间程序调用。...AMD GPU的Linux电源管理框架在Linux内核中已经得到了很好的支持,并且已经成为了Linux操作系统中GPU电源管理的标准框架之一。...通过使用AMD GPU的Linux电源管理框架,用户可以更好地控制GPU的能耗和性能表现,从而提高计算机的稳定性和可靠性,同时也可以延长GPU的使用寿命。...Radeon-profile Radeon-profile是一个第三方开源的工具,用于在Linux上管理和监控AMD Radeon显卡。
最主要的是keras和tensorflow-gpu的版本不匹配造成的。...python==3.6.7(这个环境以前以为要和以前安装的python版本对应,其实是不必要的,这个版本可以根据代码要求设定,比如可以3.5或3.6.)2.安装tensorflow,因为自己用的服务器可以使用GPU...,所以这里安装tensorflow-gpu版本:conda install tensorflow-gpu==1.12.0(这一步会自动安装 cudatoolkit 9.2 和 cudnn 7.6.0)3
1 查看GPU 编号及其使用信息 参考文章Linux下查看NVIDIA的GPU使用情况 $ nvidia-smi ?...其中左上侧有0、1、2、3的编号,表示GPU的编号,在后面指定GPU时需要使用这个编号。...2 方法一:在终端执行程序时指定GPU $ CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python run_file.py 可用以下形式: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1...0,2,3 Devices 0, 2, 3 will be visible; device 1 is masked CUDA_VISIBLE_DEVICES="" No GPU...will be visible 3 方法二:在Python代码中指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
本文介绍在Linux操作系统的发行版本Ubuntu中,配置可以用CPU或GPU运行的Python新版本深度学习库tensorflow的方法。 ...;而在本文中,我们就介绍一下在Linux Ubuntu环境中,CPU与GPU版本tensorflow库的配置方法。 ...首先,建议大家按照文章Linux Ubuntu配置Anaconda与Python环境中提及的内容,首先配置好Anaconda环境;其次,如果大家需要在虚拟环境中配置tensorflow库,那么就可以自行创建一个虚拟环境后开始后续的操作...这里有必要提一句,其实我们通过前述方法配置的tensorflow库,其自身原理上也是支持GPU运算的——因为在Linux操作系统中,从tensorflow库的1.15版本以后,就不再区分CPU与GPU版本了...GPU)。
---- 新智元报道 编辑:David 【新智元导读】英伟达宣布开源Linux GPU内核驱动模块,开发者纷纷表示「活久见」,不会和之前Linux之父对英伟达的「友善度词汇」有关吧?...不过有一点点条件,一是Linux系统,二是开源的是GPU的内核模块。...5月12日,英伟达官网发布消息,将Linux GPU内核模块作为开放源码发布,具有GPL/MIT双重许可证,开源从R515驱动版本开始。...英伟达称,这是改善Linux系统下GPU使用体验的重要一步,使GPU与Linux操作系统的结合变得更紧密,也便于开发人员进行调试、整合和反馈信息。...我们对英伟达决定开源GPU内核驱动程序表示赞赏。Red Hat与英伟达合作多年,我们很高兴看到他们终于迈出了这一步」 被「Linux之父」骂的?
第三章 浅谈GPU虚拟化技术(三)GPU SRIOV及vGPU调度 GPU SRIOV原理 谈起GPU SRIOV那么这个世界上就只有两款产品:S7150和MI25。...VF调度 AMD GPU SRIOV从硬件的角度看就是一个对GPU资源的分时复用的过程。因此其运行方式也是与GPU分片虚拟化类似。SRIOV的调度信息后续重点介绍。...GPU SRIOV的调度系统 分时复用 VF的调度是GPU虚拟化中的重点,涉及到如何服务VM,和如何确保GPU资源的公平分片。 GPU SRIOV也是一个分时复用的策略。...对于Linux的客户机,则更简单,直接查看GPU驱动的trace event。当然我们要感谢AMD在提供给Linux内核的SRIOV VF驱动上没有去掉trace event。...加上其他由于PF驱动被Linux内核调度的延迟,很有可能触发Windows Guest内部的TDR。 不知不觉把GPU虚拟化的调度都在这章里讨论过了。很好,专门介绍GPU调度的章节可以省下来了 。
查看命令 Nvidia自带了一个nvidia-smi的命令行工具,会显示GPU使用情况: $ nvidia-smi 出现如下图:
CentOS 7搭建Linux GPU服务器的步骤,供大家参考,具体内容如下 1....CUDA Toolkit的安装 到https://developer.nvidia.com/cuda-gpus查询GPU支持的CUDA版本: ?...运行: 复制代码 代码如下: nvidia-smi 如果列出了GPU状态信息,表明安装成功: ?...到https://www.anaconda.com/download/#linux下载后,运行.sh文件安装。.../gpu/tensorflow-0.11.0rc1-cp27-none-linux_x86_64.whl pip install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL
因为这台GPU服务器闲置了很久,经过这两天的安装,现在基本能用了。整个过程其实挺坎坷的,因此记录下此次安装过程中遇到的坑,后面好参考。...Caffe编译过程中HDF5库路径的问题 在Ubuntu 16.04中,HDF5文件的lib目录不在系统默认的/usr/local/lib或/usr/lib目录下,而是在/usr/lib/x86_64-linux-gnu.../hdf5/serial目录下,所以在Caffe的Makefile.config中的LIBRARY_DIRS那行后面增加/usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64...-linux-gnu/hdf5/serial。.../usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial 修改后再重新编译Caffe即可。
使用公共镜像的时候,支持后台自动安装GPU驱动。...目前官网控制台支持,后台自动安装GPU驱动,如下图: image.png 安装驱动: NVIDIA Telsa GPU 的 Linux 驱动在安装过程种需要编译 kernel module,所以要求系统安装好了...gcc 和编译 Linux Kernel Module 所依赖的包,例如 kernel-devel-$(uname -r) 等。...image.png 登录 GPU 实例,使用 wget 命令, 粘贴上述步骤复制的链接地址下载安装包;或通过在本地系统下载 NVIDIA 安装包, 上传到 GPU 实例的服务器。...例如,对文件名为NVIDIA-Linux-x86_64-440.33.01.run加执行权限: # chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-440.33.01.run 安装当前系统对应的
图片一、GPU架构发展历史 1999年,英伟达发布第一代GPU架构GeForce 256,标志着GPU时代的开始。...随后,英伟达推出了Tesla、Fermi、Kepler、Maxwell、Pascal、Volta、Turing和Ampere等GPU架构,不断增强GPU的计算能力和程序性,推动GPU在图形渲染、人工智能和高性能计算等领域的应用...GPU核心的运行方式与CPU略有不同,在GPU核心中,CPU将数据和指令传送到GPU中去,GPU再将数据加载到GPU的内存中,并利用内部的流处理器执行计算任务。执行完成后,将计算结果传回CPU中。...最近几年,英伟达还在GPU中加入了张量核心和RT核心,可以支持 AI和神经网络计算等新型工作负载。可以看出,英伟达显卡在GPU应用和体系结构上不断创新,推动着整个GPU技术发展。...六、多模态构成 英伟达GPU通过流处理器、张量核心和RT核心实现了多模态设计,可以支持多种工作负载:1) 流处理器用于支持传统的图形渲染和通用GPU计算,代表了英伟达GPU的渲染和计算能力。
但应用在 GPU 场景,还是存在以下不足: 集群 GPU 资源缺少全局视角。没有直观方式可获取集群层面 GPU 信息,比如 Pod / 容器与 GPU 卡绑定关系、已使用 GPU 卡数等。...由于 GPU 卡相对昂贵,并且某些 AI 负载吃不满单张 GPU 算力,GPU Sharing 技术应运而生。...问题二:无法支持多 GPU 后端 除分配挂载整卡的方式外,TKE qGPU、vCUDA、gpu share、GPU 池化 等 GPU 共享技术越来越被用户采用。...对 GPU 成本的关注,对 GPU 资源的整体把控,对 GPU 不同后端的精准使用,都成为了客户能用好 GPU 算力的前提条件。...,可以是一块本地 GPU 物理卡、一个 GPU 切片资源( GPU 算力 / 显存 的组合)、一个远端 GPU 设备。
在使用TensorFlow跑深度学习的时候,经常出现显存不足的情况,所以我们希望能够随时查看GPU时使用率。如果你是Nvidia的GPU,那么在命令行下,只需要一行命令就可以实现。 1....显示当前GPU使用情况 Nvidia自带了一个nvidia-smi的命令行工具,会显示显存使用情况: $ nvidia-smi 输出: ? 2....周期性输出GPU使用情况 但是有时我们希望不仅知道那一固定时刻的GPU使用情况,我们希望一直掌握其动向,此时我们就希望周期性地输出,比如每 10s 就更新显示。
大数据时代对计算速度提出了更高的要求,GPU处理器应运而生。那么,如何选择GPU呢?为了让大家了解不同应用场景下的GPU云服务器选型,我们邀请腾讯云大茹姐姐创作了这篇深度好文。...在深入了解不同应用场景下的GPU云服务器选型推荐之前,我们先来了解一下CPU和GPU、GPU和vGPU之间的差异。...CPU和GPU硬件结构对比 GPU vs vGPU GPU云服务器提供了直通型GPU和虚拟化的vGPU,可以满足计算密集型场景和图形加速场景下的不同算力需求。...GN10X/GN10Xp、GN8、GN7等整卡实例均采用GPU直通技术; vGPU是指虚拟化GPU,支持GPU资源的更细粒度划分,如1/2、1/4以及1/8 GPU。...GPU实例简介 腾讯云CVM针对不同应用场景,推出搭配不同GPU卡的实例类型,如下表所示,GPU实例以NVIDIA Tesla系列为主,满足不同应用场景下的算力需求。
禁用GPU设置 # 在import tensorflow之前 import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' CPU与GPU对比 显卡:GTX 1066...GPU ?...简单测试:GPU比CPU快5秒 补充知识:tensorflow使用CPU可以跑(运行),但是使用GPU却不能用的情况 在跑的时候可以让加些选项: with tf.Session(config=tf.ConfigProto...(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True)) 其中allow_soft_placement能让tensorflow遇到无法用GPU跑的数据时...以上这篇使用Tensorflow-GPU禁用GPU设置(CPU与GPU速度对比)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
GPU在哪?...GPU大体上可以有下面几种方式: 第一种,自己购买GPU服务器。当然了,很多时候个人要求不高,或者工作相对简单的时候,一台有独立显卡的中高端游戏笔记本,可能就已经足够完成这个工作了。...或者是阿里云、腾讯云、华为云的GPU服务器,和一台普通的Linux主机没区别。...---- 这里我介绍一下最近我在使用的第四种GPU来源:MistGPU MistGPU是一个共享AI计算平台,提供简单易用的AI计算服务。用户可以在上面使用GPU服务器训练AI模型,按时间计费。...排除一些缺点,如果只考虑性价比的话,MistGPU真是现在GPU训练服务中最高的。这种将大量的GPU资源拆散成碎片再零售的方法,既保证了用户快速使用,也保证了成本相对低廉。
在TensorFlow中,支持的设备类型是CPU和GPU。它们被表示为strings。例如: "/cpu:0":机器的CPU "/gpu:0"你的机器的GPU,如果你有一个。..."/gpu:1"你的机器的第二个GPU等 如果TensorFlow操作既具有CPU和GPU实现,则在将操作分配给设备时,GPU设备将被赋予优先级。例如, matmul具有CPU和GPU内核。...在用设备的系统cpu:0和 gpu:0,gpu:0将选择运行matmul。...允许GPU内存增长 默认情况下,TensorFlow将几乎所有GPU的GPU内存映射 CUDA_VISIBLE_DEVICES到该进程的可见内容。...如果要真正限制TensorFlow进程可用的GPU内存量,这是非常有用的。 在多GPU系统上使用单个GPU 如果您的系统中有多个GPU,则默认情况下将选择具有最低ID的GPU。
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