在 Linux 服务器上使用 GPU 跑深度学习的模型很正常不过。如果我们想用 Docker 实现同样的需求，就需要做些额外的工作。本质上就是我们要在容器里能看到并且使用宿主机上的显卡。在这篇文章里我们就介绍一下 Docker 使用 GPU 的环境搭建。某

分析后，可能的原因是加载 NVIDIA 驱动时，ECC Memory Scrubbing 机制造成的。执行 nvidia-smi -pm 1 命令，让 GPU Driver 进入 Persistence 模式。可以看到已经显示正常了。

Tensorflow 通过 tf.device 指定每个操作运行的设备，可以指定本地的 CPU、GPU，还可以指定远程服务器；Tensorflow 会给每个本地设备一个名称，如 /cpu:0，即使电脑有多块 CPU ，tf 不会做区分，统一叫 /cpu:0

为了方便对人工智能服务器进行自动管理或者实现某种特定功能，我们需要对显卡进行虚拟化。对于显卡这种硬件而言，英伟达有专门支持GPU虚拟化的显卡，比如GRID GPU系列。以NVIDIA GRID K2为例，显存8GB，可虚拟出2块GPU。不过这种自带虚拟化功

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解决：python3.7版本不匹配，应该使用python3.5，可以创建虚拟环境conda create -n python35 python=3.5，然后激活source activate python35

对于GPU服务器建议客户维持较新的GPU驱动版本、禁用nouveau模块、打开GPU驱动内存常驻模式并配置开机自启动。处理GPU服务器故障时，只要涉及服务器关机的操作，均建议对GPU基础状态进行检测，基础状态检测包括：。nouveau模块是否禁用、GPU识

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　　他表示称目前做好一个 FPGA，整个编程时间就要几个月，而且还要在硬件层面对它进行编程。然而现在 AI 变化速度非常快，甚至更新是以分钟来计算的，所以必须要在软件端实现高度灵活的可编程。恰恰 GPU 是 AI 领域的专用芯片，他的指令集是非常有优势的，

Nvidia 升级了其 Volta 系列的 Tesla GPU 加速卡，使其能够以旧型号的相同功率更快地工作。Nvidia 上周举行了 Supercomputing 19 大会，不出意外的是公布了很多新闻，这些我们将稍后提到。多名与会者与多个新闻站点发现了

提起GPU，电脑端的游戏玩家一定不会陌生，这个横在自己和3A游戏间最大的障碍，让多少玩家欲哭无泪；而搞设计的朋友在面对漫长的渲染等待时，也恨不得手动给GPU提提速。早期的计算机并不存在独立的图形处理核心，尽管当时的计算机还是有画面，但是其简陋模糊的画质，放

现在我们通常聊到的云服务器指的是ECS云服务器，这也是目前应用范围最广的云产品。ECS云服务器自出现开始，其具有的弹性伸缩、高可用性等特性满足了网站建设、企业应用运行、高峰流量冲击等需求，帮助越来越多的用户节省成本、提升效率。但是我们也能看到ECS云服务器

1 背景得益于GPU强大的计算能力，深度学习近年来在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域取得了重大突破，GPU服务器几乎成了深度学习加速的标配。涉及NVCaffe、MXNet主流深度学习框架，测试了多个经典CNN网络在图像分类领域的训练和推理以及RNN网

欢迎大家前往云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~目前腾讯云提供的GPU云服务器并未提供GPU方面的监控数据，本文旨在通过使用腾讯云的“自定义监控”服务来自行实现对GPU服务器的GPU使用率的监控。在服务器上执行nvidia-smi可以获取当前服务器的

GPU集群并行模式即为多GPU并行中各种并行模式的扩展，如上图所示。节点间采用InfiniBand通信，节点间的GPU通过RMDA通信，节点内多GPU之间采用基于infiniband的通信。如下图所示，在tensorflow中，计算节点称做worker节点

当地时间 3 月 27 日，英伟达在美国圣克拉的 GTC 大会上推出多款产品。打头阵的是搭载英伟达 RTX技术的工作站显卡 Quadro GV100。黄仁勋称，“DGX-2 是全球最大的 GPU。”英伟达给出的定价是 39.9 万美元，预计今年第三季度出货

2017年9月26日，英伟达GPU技术峰会GTC CHINA在北京开幕。英伟达创始人兼CEO黄仁勋发表主旨演讲《AI 的趋势、挑战与机遇》。在他的演讲中，黄仁勋提到BAT已在各自的云服务中采用NVIDIA Volta GPU，研究人员和初创公司现在也开始租

毫无疑问，英伟达GPU是人工智能的标准硬件。同为显卡双雄，AMD在人工智能上却如此默默无为。对于深度学习计算，AMD的GPU真就这么不中用吗？它到底做错了什么？接下来的文章，让我们仔细剖析一下GPU领域这个奇怪的现象。老黄在GTC大会公布新一代GPU的同时