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mindspore GPU安装
【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、查询显卡(mindspore_py37) root@ubuntu1804:~# lspci | grep -i vga03:00.0 VGA compatible controller: Huawei Technologies Co., Ltd
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GPU线程模型——GPU编程
过shared memory通信Grid：多个blocks则会再构成GridWarp：GPU执行程序时的调度单位，同一个warp里的线程执行相同的指令，即SIMT。下面这张图能够很好说明GPU的内存模型
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GPU — 分布式训练
热身，调整学习速率（线性上升，LARC/LARS） 给渐变添加噪声 优化器的选择（SGD，Momentum，Adam，Rmsprop） 平衡速度和准确性 工程挑战 CPU 和 GPU 性能提升不平衡 先纵向扩展，再横向扩展 GPU 型号，NVLink，NVSwitch，DGX，10G/25G/100G/200G
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驱云驾长风 —— 华为GPU加速云服务器让“硬用”上云
<align=left>华为GPU加速云服务器提供灵活的实例配置，其中包括多种虚拟化实例，通过GPU直通技术灵活选择配置1/2/4块Tesla® P100 GPU，满足用户不同计算能力的需求。 </align> <align=left>专属裸机GPU加速实例单节点性能最优，可直接获取单节点8块Tesla®
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GPU VNT1裸金属服务服务器用PyTorch报错CUDA initialization:CUDA unknown error
0 问题描述 服务器环境：VNT1 GPU裸金属服务器， 操作系统ubuntu18.04 预置软件： 安装nvidia470+cuda11.4， 参考博客GPU VNT1裸金属服务器NVIDIA470+CUDA11.4装机并验证-云社区-华为云 (huaweicloud.com)
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GPU 裸金属服务器如何选择CUDA对应的NCCL版本
华为云ModelArts提供的GPU裸金属服务器Ubuntu标准系统镜像中已预置CUDA和对应版本的NCCL软件 该文旨在解决非标准系统镜像中如何选择CUDA对应的NCCL版本 1. 打开NVIDIA Developer官方网站 该网页如下图所示，https://developer
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GPU云服务器MindElec训练物理驱动电磁仿真样例代码中的问题
GPU云服务器环境：Nvidia T4 16G显存主机：ubuntu 18.04 32G内存 40G硬盘。CUDA 11.1分别运行：https://gitee.com/mindspore/mindscience/tree/master/MindElec/examples/phy
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mxnet GPU加速计算
zeros((3,2),ctx=mx.gpu())x = nd.array([1,2,3]) y = x.copyto(mx.gpu()) z = x.as_in_context(mx.gpu()) print('a = ',a)print('b = ',b)print('x = ',x)print('y
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GPU VNT1裸金属服务器NVIDIA470+CUDA11.4装机并验证
com/miniconda/Miniconda3-py310_23.1.0-1-Linux-x86_64.sh chmod 750 Miniconda3-py310_23.1.0-1-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-py310_23.1.0-1-Linux-x86_64.sh -b -p
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GPU VNT1裸金属服务器的Docker模式环境搭建指导
0. 前置条件 VNT1裸金属服务器的系统是ubuntu18.04或ubuntu20.04. 1. NVIDIA驱动安装 wget https://us.download.nvidia.com/tesla/515.105.01/NVIDIA-Linux-x86_64-515.105
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Pytorch gpu加速方法
self.conv3(conv2) #1/8 conv4 = self.conv4(conv3) #1/16 conv5 = self.conv5(conv4) #1/32 center_64 = self.center_conv1x1(self.center_global_pool(conv5))
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大模型部署手记（1）ChatGLM2+Windows GPU
web_demo2.py 根据提示，使用浏览器打开 http://127.0.0.1:8501/ 问两个问题吧： 回答的时候，GPU情况如下： 可以接着问：
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GPU Ant8裸金属服务器一键装机
1. 装机软件详情 nvidia-driver- 525.105.17 cuda-12.0 nccl-2.18.1 nvidia-fabricmanager 525.105.17-1 MLNX_OFED_LINUX-5.4-3.6.8.1 nvidia-peer-memory-dkms-1
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华为云99元学生云服务器、数据库、缓存，24岁以下免学生认证！
5ebbd&utm_source=aHc1NjcxNTU0NA==&utm_medium=cps&utm_campaign=201905华为云学生特权云服务器，1核CPU、2G内存、1M带宽、40G存储，1年99元，限华北地区（北京），免费分配公网IP。1591953359590023475
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华为云学生服务器
# 华为云学生服务器初次使用不得不说，这次牛客网举办的活动真的是超级良心的呀~ §(\*￣▽￣\*)§之前犹豫选哪家的 ECS，这次不犹豫啦~ 直接在华为云上购买咯~ 貌似最近只有北京的地域，不确定之后其他地区会不会开放。1C2G 的配置对于普通的学生来说已经足够小项目的运营啦~
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【快捷部署】018_Ollama（GPU版）
--showduplicates | sort -r yum -y install docker-ce-23.0.6-1.el7 docker-ce-cli-23.0.6-1.el7 info "启动Docker并验证" systemctl enable docker &&
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华为云&牛客网之学生华为云服务器体验之路_1云服务器的购买篇
可以直接购买云服务，没有还需要认证一下。然后就是选择云服务的套餐，按需付款，记录单号。填写相关的表格到牛客网，坐等反现即可。活动详情可以参考连接里面的，更具体喔！ 入手后我也想借助华为云的平台，搭建一个属于个人的博客页面，或者是一个问答论坛，好好尝试一把云服务器，大家如果还
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指定GPU运行和训练python程序 、深度学习单卡、多卡 训练GPU设置【一文读懂】
干货最多的博主之一，不负光阴不负卿 📘 查看服务器显卡使用情况 一、命令行运行python程序时 首先查看哪些GPU空闲，nvidia-smi显示当前GPU使用情况 nvidia-smi 如下图所示：服务器中的两个显卡，编号为0、1 . 都被同一个进程 PID 3016
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tensorflow-gpu历史版本
tensorflow-gpu历史版本,做个记录。 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/tensorflow-gpu/
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GPU Ant1裸金属服务器NVIDIA525+CUDA12.0装机和NCCL验证
_1.0-1_all.deb sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb sudo apt update sudo apt install libnccl2=2.16.2-1+cuda12.0 libnccl-dev=2.16.2-1+cuda12
