目录说明单GPU/CPU情况多GPUDataParallelDistributedDataParallel1.使用torch.distributed.init_process_group初始化进程组2.使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel创建分布式并行模型3.创建对应的DistributedSampler和BatchSampler，制作dataloader4.使用torch.multiprocessing/torch.distributed.launch开始训练对BN层进行同步处理说明如果是单个GPU或CPU可通过torch.cuda.is_a
深度学习框架MxNet配置（GPU版本）1.对应镜像：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/mxnet/找到与自己电脑Python版本对应（命令行使用python--v查看对应版本）的版本下载2.在对应文件夹下ctrl+shift+右键在此处打开PowerShell窗口，复制文件夹名字mxnet-1.7.0.post2-py2.py3-none-win_amd64.whl，在命令行输入pipinstall+右键，剩下的文件名部分自动粘贴，回车。3.出错，先排除pip版本需要更新问题，命令行输入python-mpipinstall--upgradepip不
深度学习框架MxNet配置（GPU版本）1.对应镜像：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/mxnet/找到与自己电脑Python版本对应（命令行使用python--v查看对应版本）的版本下载2.在对应文件夹下ctrl+shift+右键在此处打开PowerShell窗口，复制文件夹名字mxnet-1.7.0.post2-py2.py3-none-win_amd64.whl，在命令行输入pipinstall+右键，剩下的文件名部分自动粘贴，回车。3.出错，先排除pip版本需要更新问题，命令行输入python-mpipinstall--upgradepip不
【python初级】windows安装onnx、onnxruntime以及onnxruntime-gpu1、背景2、升级pip3、pip安装onnx4、pip安装onnxruntime5、pip安装onnxruntime-gpu1、背景ONNX即OpenNeuralNetworkExchange，开放神经网络交换。ONNX是一个用于表示深度学习模型的标准，可使模型在不同框架之间进行转移，这个标准对应了.onnx文件格式。ONNX的规范及代码主要由微软，亚马逊，Facebook和IBM等公司共同开发，以开放源代码的方式托管在Github上。目前官方支持加载ONNX模型并进行推理的深度学习框架有：
【python初级】windows安装onnx、onnxruntime以及onnxruntime-gpu1、背景2、升级pip3、pip安装onnx4、pip安装onnxruntime5、pip安装onnxruntime-gpu1、背景ONNX即OpenNeuralNetworkExchange，开放神经网络交换。ONNX是一个用于表示深度学习模型的标准，可使模型在不同框架之间进行转移，这个标准对应了.onnx文件格式。ONNX的规范及代码主要由微软，亚马逊，Facebook和IBM等公司共同开发，以开放源代码的方式托管在Github上。目前官方支持加载ONNX模型并进行推理的深度学习框架有：
pytorch在服务器上跑的很慢，nvidia-smi显示GPU利用率一直是0%，总结了一些可以检测深度学习算法是否在使用GPU的方法。利用gpustat或nvidia-smi实时监控GPU使用率安装gpustataptinstallgpustat启动gpustatwatch-n1--colorgpustat--color每秒输出实时监测结果，如下图：也可利用nvidia-smi实时监控，会显示更多的参数$watch-n1nvidia-smi--query-gpu=index,gpu_name,memory.total,memory.used,memory.free,temperature.g
pytorch在服务器上跑的很慢，nvidia-smi显示GPU利用率一直是0%，总结了一些可以检测深度学习算法是否在使用GPU的方法。利用gpustat或nvidia-smi实时监控GPU使用率安装gpustataptinstallgpustat启动gpustatwatch-n1--colorgpustat--color每秒输出实时监测结果，如下图：也可利用nvidia-smi实时监控，会显示更多的参数$watch-n1nvidia-smi--query-gpu=index,gpu_name,memory.total,memory.used,memory.free,temperature.g
据说，ChatGPT用了5000块GPU，而对于普通工程师而言，看看过去，或许可以帮助望见未来。那么，GPU是什么呢？图形处理器（GPU，GraphicProcessingUnit）是面向吞吐率设计、片上集成大量并行计算部件的处理器。2006年采用统一架构的GPU和使用高级语言编程的开发平台的出现，引发了GPU通用计算领域的迅猛发展。1.GPU溯源早在计算机图形学发展初期，图形显示受硬件条件的限制，仅作为计算机输出的一种手段。图形处理计算基本由软件实现，也称为“软解压”，硬件负责输出计算结果。随着游戏市场和图形计算领域的应用需求迅速发展，其发展速度甚至超过了摩尔定律的限制。GPU的功能性越来越
据说，ChatGPT用了5000块GPU，而对于普通工程师而言，看看过去，或许可以帮助望见未来。那么，GPU是什么呢？图形处理器（GPU，GraphicProcessingUnit）是面向吞吐率设计、片上集成大量并行计算部件的处理器。2006年采用统一架构的GPU和使用高级语言编程的开发平台的出现，引发了GPU通用计算领域的迅猛发展。1.GPU溯源早在计算机图形学发展初期，图形显示受硬件条件的限制，仅作为计算机输出的一种手段。图形处理计算基本由软件实现，也称为“软解压”，硬件负责输出计算结果。随着游戏市场和图形计算领域的应用需求迅速发展，其发展速度甚至超过了摩尔定律的限制。GPU的功能性越来越
作者徐蓓，腾讯云容器技术专家，腾讯云异构计算容器负责人，多年云计算一线架构设计与研发经验，长期深耕Kubernetes、在离线混部与GPU容器化领域，KubernetesKEPMemoryQoS作者，Kubernetes积极贡献者。当前存在问题GPU具备大量核心和高速内存，擅长并行计算，非常适合训练和运行机器学习模型。由于近几年AI技术愈发成熟，落地场景越来越多，对GPU的需求呈井喷趋势。而在资源管理调度平台上，Kubernetes已成为事实标准。所以很多客户选择在Kubernetes中使用GPU运行AI计算任务。Kubernetes提供deviceplugin机制，可以让节点发现和上报设备资
