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...
sudoapt-getupdatesudoapt-getinstalldocker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin 3.2. 配置普通用户直接使用 Docker 命令 sudogpasswd-a$USERdockernewgrpdocker 3.3 安装 NVIDIA 支持 参考:微软 WSL 官方文档:https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/tutorials/gpu-c...
网络配置问题:有时,PyTorch Docker 容器可能无法正常连接到互联网,或者网络连接不稳定,这可能会导致下载依赖库和数据集的速度变慢。 硬件加速配置问题:在某些情况下,PyTorch Docker 可能没有正确配置硬件加速,例如 GPU 或多核 CPU,从而导致性能下降。 加速PyTorch Docker 以下是一些可以加速 PyTorch Docker 的方法: 1...
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin 3.2. 配置普通用户直接使用 Docker 命令 sudo gpasswd -a$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 ...
Torch-TensorRT 是PyTorch的集成,它利用 NVIDIA GPU 上的 TensorRT 推理优化。 只需一行代码,它就提供了一个简单的 API,可在 NVIDIA GPU 上提供高达 6 倍的性能加速。 话不多说, 线上代码, 再解释原理!! 学习目标 本笔记本演示了在预训练的ResNet-50网络上使用 Torch-TensorRT 编译 TorchScript 模块并运行它...
在这篇文章中,我们尝试使用包含 Tesla V100-SXM2-16GB GPU 的Amazon EC2 p3.2xlarge 实例重现并改进教程中的性能结果。虽然它们采用相同的架构,但这两种 GPU 之间存在一些差异。您可以在此处了解这些差异。我们使用 AWS PyTorch 2.0 Docker 映像运行了训练脚本。训练脚本的...
本文介绍了ubuntu环境下创建pytorch-gpu的教程,centos其实也是差不多的。 安装docker 首先是安装docker: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 sudo apt-get update # 更新软件包 # 安装必要的依赖 sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common sudo apt-get...
而同样的工作（Stable Diffusion），在 ROCm 生态内部，现在是由开源社区自 发支持的（docker_sd_webui_gfx1100 项目）。 硬件支持还包括 CPU 方面，目前只需 Intel Haswell 架构（2013 年）以后或 AMD Zen 架构以后的产品即可。 虚拟化支持对于数据中心给客户按需分配算力较为重要，目前 ROCm 生态在此处的 支持...
做到以上优化后,GPU 利用率已经能比较稳定的保持在 90%,一般来说,已经没有太大优化空间了。但是,OneFlow nn.Graph 下还有一些自动的编译优化技术可以尝试。 比如利用自动混合精度做低精度计算、利用算子融合来减少访存开销等,这里最终带来了 64% 的加...