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GPU服务器使用
最近更新时间:2023.12.26 10:46:33首次发布时间:2022.04.11 11:22:49

本文将介绍如何创建并使用GPU云服务器。

前言

GPU云服务器(GPU Compute service)是提供 GPU 算力的弹性计算服务,拥有超强的计算能力,能高效服务于机器学习、科学计算、图形处理、视频编解码等多种场景,本文将介绍如何创建并使用GPU云服务器。

关于实验
  • 预计部署时间:30分钟
  • 级别:初级
  • 相关产品:GPU云服务器
  • 受众: 通用
环境说明
  1. 如果还没有火山引擎账号,点击此链接注册账号
  2. 如果您还没有VPC,请先点击链接创建VPC。
实验步骤

步骤1:创建GPU实例

  1. 进入到云服务器管理界面ECS实例控制台
  2. 点击创建实例。
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  3. 选择“计费类型” ---> 选择“地域及可用区” ---> 选择“GPU计算型” ---> 选择“GUP实例规格” ---> 选择“镜像及其版本” ---> 点击“确定”。
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  4. 选择“私有网络” ---> 选择“分配弹性公网IP”,根据实际需求选择计费类型以及带宽大小,点击“下一步:高级配置”。
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  5. 选择“登录凭证” ---> 输入“登录密码” ---> 输入“实例名称” ---> 点击“下一步:确认订单”。
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步骤2:安装CUDA Toolkit

具体安装步骤请参英伟达CUDA安装说明

步骤3:安装GPU_BURN

  1. GPU_BURN下载以及使用方法参考文档GPU_BURN下载以及使用方法
  2. 安装GPU_BURN,使用如下命令。
tar zxvf gpu_burn-1.1.tar.gz 
  1. 编辑Makefile,CUDAPATH=/usr/local/cuda这里需要更改为自己安装cuda的位置即可,删除-arch=compute_30
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    编辑后的配置文件如图所示。
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  2. 执行make命令,生成gpu_burn可执行文件,具体如图所示。
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步骤4:使用GPU_BURN对GPU卡进行压测

  1. 执行命令./gpu_burn 300执行结果如下。
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  2. 打开其他终端,执行命令nvidia-smi执行结果如下。
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