GPU集群怎么跑pytorch

NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以535.86.10为例。 CUDA:使GPU能够解决复杂计算问题的计算平台。本文以CUDA 12.2为例。 CUDNN:深度神经网络库,用于实现高性能GPU加速。本文以8.5.0.96为例。 运行环境:Transformers:一种神经网络架构,用于语言建模、文本生成和机器翻译等任务。深度学习框架。本文以4.30.2为例。 Pytorch:开源的Python机器学习库,实现强大的GPU加速的同时还支持动态神经网络。本文以2.0.1...

模块创建一个训练任务时选择实例配置为 PyTorch DDP,按需配置各种训练角色并提交任务表单进入任务创建环节。PyTorch DDP 仅包含 worker 这一种角色用于训练模型,其中编号为 0 的 worker(worker0)额外承担保存 checkpoint 或日志的任务。 任务提交后,机器学习平台将为用户创建对应的实例并向所有实例注入相关的环境变量,通过环境变量用户代码得知集群的信息以及当前实例对应的训练角色,从而完成对应角色的本职任务直到训练结束。训...

2023年11月24日序号 功能描述 发布地域 阶段 文档 1 邀测上线GPU计算型gni3实例。 华东2(上海) 邀测 GPU计算型gni3 2023年09月08日序号 功能描述 发布地域 阶段 文档 1 部署了HPC GPU实例的高性能计算集群最多支持绑定5个vePFS文件系统。 华北2(北京) 邀测 管理vePFS存储资源 2023年08月17日序号 功能描述 发布地域 阶段 文档 1 正式上线GPU计算型gni2、GPU渲染型gni2-vws实例。 华北2(北京)、华东2(上海) 商用 GPU计算型gni2 GP...

高性能计算集群为可用区级别的资源,用于实现高性能计算GPU实例的逻辑隔离。同一可用区内实例间RDMA网络互联互通,不同可用区内实例间RDMA网络相互隔离。 创建高性能计算GPU实例前,您需要首先创建高性能计算集群,后续将新购买的GPU云服务器部署在该集群中,实现大规模集群业务场景。

视频中给出了pytorch从安装到最后训练模型的完整教程,本篇文章主要总结神经网络的完整的模型训练套路,希望通过本篇文章可以让你对网络训练步骤有一个清晰的认识。​   本次内容用到的数据集是[CIFAR10](https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html),使用这个数据的原因是这个数据比较轻量,基本上所有的电脑都可以跑。CIFAR10数据集里是一些32X32大小的图片,这些图片都有一个自己所属的类别(如airplane、cat等),如下图所...

操作场景 在搭建高性能计算GPU实例前,您需要首先创建高性能计算集群,后续将新购买的高性能GPU云服务器部署在该集群中即可,但不允许将已创建的云服务器加入高性能计算集群。 操作步骤 登录高性能计算集群控制台。 单击“创建集群”按钮,配置以下参数。参数 说明 取值示例 地域 不同地域间内网完全隔离。建议选择距离您业务更近的地域,可以降低网络延时,提高访问速度。 华北2(北京) 可用区 可用区是指同一地域中电力、网络隔离的物...

操作场景 您可以随时按需扩容高性能计算集群,即在集群中部署新购买的高性能GPU云服务器。 操作说明 同一集群中,仅支持部署同一可用区、同一私有网络内、同一种实例规格的云服务器,因此为集群扩容时,会自动继承已有云服务器所属的可用区、私有网络和规格,且不支持变更。若所属可用区内实例规格已售罄,将不支持扩容。 操作步骤 登录高性能计算集群控制台。 单击目标集群列表对应的“操作 > 扩容”,进入实例创建页。 参考购买云服务...