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numpy-gpu:利用Copperhead在NVIDIA GPU上运行numpy

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简介:
numpy-gpu项目旨在通过Copperhead库将numpy代码迁移至NVIDIA GPU上执行,显著提升大规模数值计算任务性能。 在 NVIDIA GPU 上使用 numpy(通过 Copperhead)。部署:CUDNN 4.8 CUDA 6.5 为了使它工作,我必须: 将铜头源代码中 move() 函数的所有用法更改为 std::move() 以避免与 boost::move() 混淆; 在 cuda 或 thrust 包含文件中删除对 GCC 版本的限制; 在 Copperhead 源码中的某处添加对 Thrust 重新标记的包含。 安装: 首先,安装 CUDA 6.5,然后: (使用 virtualenv 简而言之;源 nutshellbinactivate) pip 安装 numpy codepy cd copperhead python setup.py build python setup.py install 或者如果您信任它:source setup.sh 用 GPU 测试 numpy: cd copperhead 样品

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  • numpy-gpuCopperheadNVIDIA GPUnumpy
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    numpy-gpu项目旨在通过Copperhead库将numpy代码迁移至NVIDIA GPU上执行,显著提升大规模数值计算任务性能。 在 NVIDIA GPU 上使用 numpy(通过 Copperhead)。部署:CUDNN 4.8 CUDA 6.5 为了使它工作,我必须: 将铜头源代码中 move() 函数的所有用法更改为 std::move() 以避免与 boost::move() 混淆; 在 cuda 或 thrust 包含文件中删除对 GCC 版本的限制; 在 Copperhead 源码中的某处添加对 Thrust 重新标记的包含。 安装: 首先,安装 CUDA 6.5,然后: (使用 virtualenv 简而言之;源 nutshellbinactivate) pip 安装 numpy codepy cd copperhead python setup.py build python setup.py install 或者如果您信任它:source setup.sh 用 GPU 测试 numpy: cd copperhead 样品
  • NVIDIA-GPU-Monitor:nvidia-smi监控NVIDIA GPU的使
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    NVIDIA-GPU-Monitor是一款基于nvidia-smi工具开发的应用程序,专注于实时监测和分析NVIDIA GPU的性能指标及使用情况。 Nvidia GPU监视器使用nvidia-smi帮助监控Nvidia GPU的利用率。 安装及使用方法如下: - 使用npm: ``` $ npm install --save nvidia-gpu-monitor ``` - 使用yarn: ``` $ yarn add nvidia-gpu-monitor ```
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    GPU-Jupyter项目旨在通过集成NVIDIA GPU技术来优化JupyterLab的工作流程,支持在GPU硬件加速环境下高效协作处理如TensorFlow等计算密集型库的任务。 GPU Jupyter利用NVIDIA GPU的功能来支持Jupyter笔记本电脑,并在协作环境中使用Tensorflow和Pytorch进行GPU计算。首先感谢为数据分析与科学应用创建并维护了强大的Python、R和Julia工具栈的开发者们。该项目基于NVIDIA CUDA镜像构建,安装其工具堆栈以启用Jupyter笔记本中的GPU加速功能。 开始前需要一台配备NVIDIA GPU的计算机,并且需安装1.10.0+版本的Docker以及1.28.0+版本的相关软件包。通过在Docker容器中使用CUDA驱动程序来访问您的GPU,如果运行命令`docker run --gpus all nvidia/cuda:11.0.3-cudnn8-runtime-ubuntu20.04 nvidia-smi`后得到类似的结果,则说明您可以在Docker环境中成功访问到GPU。
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    Python-GPUtil是一款专为开发者设计的Python库,能够通过读取nvidia-smi数据来监测并管理NVIDIA GPU的状态和性能。 一个Python模块,用于通过nvidia-smi以编程方式从NVIDIA GPU获取GPU状态。
  • NVIDIA Container Toolkit: 使NVIDIA GPU构建与Docker容器(开源)
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    简介:NVIDIA Container Toolkit是一款开源工具,用于简化在搭载NVIDIA GPU的系统上构建和运行Docker容器的过程,助力深度学习与高性能计算应用。 NVIDIA Container Toolkit使用户能够构建并运行具有GPU加速的Docker容器。该工具包包含了容器运行时库以及实用程序,用于自动配置容器以利用NVIDIA GPU的功能。在使用前,请确保已经在Linux发行版上安装了NVIDIA驱动程序和Docker引擎,并且不需要在主机系统中安装CUDA Toolkit,但必须安装NVIDIA驱动程序。 此外,NVIDIA Container Toolkit支持多种不同的容器引擎——包括但不限于 Docker、LXC 和 Podman等。根据《用户指南》,可以使用这些引擎来运行GPU容器。该工具包的架构设计使得它能够轻松地与生态系统中的各种容器引擎配合工作,并提供不同选项用于枚举GPU以及实现CUDA容器的支持功能。
  • NVIDIA GPU Prometheus Exporter:NVIDIA GPU Promethius导出器
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    NVIDIA GPU Prometheus Exporter是一款用于监控和收集NVIDIA GPU性能数据的工具,可将数据导出给Prometheus监控系统,便于实时分析与优化。 NVIDIA GPU Prometheus导出器用于导出NVIDIA GPU指标,并使用NVML(基于C的API)来监控NVIDIA GPU设备。与其他一些类似的出口商不同,它不调用二进制文件。 构建 该存储库包含nvml.h 文件,因此构建环境没有特殊要求。可以通过执行 `go get github.com/mindprince/nvidia_gpu_prometheus_exporter` 来获取导出器的源代码并进行构建。 运行 出口商需要满足以下条件: - 访问NVML库(libnvidia-ml.so.1)。 - 访问GPU设备。 为了确保导出器可以访问NVML库,可以将它们添加到共享库的搜索路径中。或者设置LD_LIBRARY_PATH指向其位置。 默认情况下,度量标准在端口9445上公开。可以通过使用 `-web.listen-address` 标志进行更新来更改监听地址。 容器内运行 如果要在容器中运行导出程序,则需要执行以下操作以使容器可以访问NVML库: - 设置环境变量 `LD_LIBRARY_PATH=`
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    本Zabbix模板利用NVIDIA SMI监控多GPU性能,适用于Windows及Linux系统,为IT管理员提供详尽的GPU状态与健康信息。 zabbix-nvidia-smi-multi-gpu 是一个使用 nvidia-smi 的 Zabbix 模板,在 Windows 和 Linux 系统的多 GPU 上运行。其主要特性包括: - 所有图形卡的低级发现项目原型:风扇转速总计,可用和已用内存功率以十瓦为单位(数十瓦),适合用于监控。 - 温度利用率 - 图形中包含风扇速度、功率消耗和温度的原型图 - 在不同 GPU 温度下设置触发器 在 Windows 上使用时: 将文件 userparameter_nvidia-smi.conf.windows 的内容添加到您的 zabbix_agentd.conf 文件中。
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