dockerrun--gpusall nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi 1. 如果能够看到GPU信息,则表示安装成功。 步骤二:创建Docker镜像 接下来,我们将创建一个包含PyTorch和CUDA库的Docker镜像。这样我们就可以在容器内部运行PyTorch代码并使用GPU加速。 创建一个Dockerfile,内容如下: FROMnvidia/cuda:11.0-base# 安装依赖RUNapt-g...
我们将在 NVIDIA A40 GPU 上运行实验,使用的 PyTorch 版本为 2.5.1(通过 Docker 镜像),TorchMetrics 版本为 1.6.1。 需要注意的是:指标收集的行为可能因硬件、运行时环境和模型架构而异。本文中提供的代码片段仅用于演示目的。 用于演示的 ResNet 模型 在下面的代码块中,我们定义了一个简单的图像分类模型,它使...
只需修改一行代码,GPU 利用率就提高了 200% 以上(从31.65% 提高到 72.81%),训练步骤时间缩短了一半以上(从80 毫秒缩短到 37 毫秒)。 教程中的优化过程到此为止。虽然我们的 GPU 利用率(72.81%)比教程中的结果(40.46%)高出不少,但我毫不怀疑,你也会像我们一样,...
参考:微软 WSL 官方文档:https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/tutorials/gpu-compute 通过运行以下命令为 NVIDIA 容器工具包设置稳定存储库: distribution=$(./etc/os-release;echo$ID$VERSION_ID)curl-s-Lhttps://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey|sudogpg--dearmor-o/usr/share/keyrings/n...
3.2. 配置普通用户直接使用 Docker 命令 sudo gpasswd -a$USERdocker newgrp docker 3.3 安装 NVIDIA 支持 参考:微软 WSL 官方文档:https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/tutorials/gpu-compute 通过运行以下命令为 NVIDIA 容器工具包设置稳定存储库: ...
3. 配置 NVIDIA Docker 3.1. 安装 Docker 参考:docker 官网 和 南京大学镜像 ->https://mirror.nju.edu.cn/mirrorz-help/docker-ce/?mirror=NJU 在powershell 中输入wsl,进入 WSL 中,执行 首先安装依赖: sudo apt-get update sudo apt-get install ca-certificates curlgnupg ...
我们将在 Amazon EC2 g5.2xlarge 实例(包含 NVIDIA A10G GPU 和 8 个 vCPU)上运行实验,并使用官方 AWS PyTorch 2.0 Docker 映像。 初始性能结果 在下图中,我们捕获了 TensorBoard 插件跟踪视图中显示的性能结果: 虽然训练步骤的前向传递中的操作在顶部线程中聚集在一起,但在底部线程的向后传递中似乎出现了性能...
helm install adaptdl adaptdl-sched \-— repo https://github.com/petuum/adaptdl/raw/helm-repo \-— namespace adaptdl — create-namespace \-— set docker-registry.enabled=true安装 AdaptDL 调度器后，就可以使用 AdaptDL CLI 提交训练任务了。刚开始训练任务会使用一个单一 GPU，然后使用不同数量的...
1. 在docker pytorch 網址找到自己需要的環境(網址:https://hub.docker.com/r/pytorch/pytorch/tags) 点击复制 devel 版 连接 (此处以 docker pull pytorch/pytorch:1.9.1-cuda11.1-cudnn8-devel 为例) 2. 打开Ubuntu terminal 从镜像仓库中拉取或者更新指定镜像 ...