cuda

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--- cuda [2019/02/11 16:53] – [GPU 모니터링 및 작업할당] rex8312
+++ cuda [2024/03/23 02:38] (현재) – 바깥 편집 127.0.0.1
@@ 줄 4: / 줄 4: @@
     * AWS에 CUDA 6.5 설치
+환경변수로 CUDA device 설정
-CUDA 사용금지
 <code python>
+# CUDA 사용금지
 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = ""
+# 또는
+os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "-1"
+# 첫 번째 디바이스만 보임
+os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0"
 </code>
+===== Mixed precision =====
+  * https://devblogs.nvidia.com/apex-pytorch-easy-mixed-precision-training/
+  * https://devblogs.nvidia.com/mixed-precision-training-deep-neural-networks/
 ===== CUDA 관련 도구 =====
@@ 줄 83: / 줄 91: @@
-===== Ubuntu Server에서 xvfb-run 에러 =====
+===== python =====
+  * https://towardsdatascience.com/python-performance-and-gpus-1be860ffd58d?ncid=so-twi-n2-96487&linkId=100000006881312
-xvfb-run -s "-screen 0 1400x900x24" glxinfo 가 정상적으로 작동하지 않을 때,
-https://davidsanwald.github.io/2016/11/13/building-tensorflow-with-gpu-support.html
+===== 라이브러리 ======
-IMPORTANT: Be sure to use the –no-opengl-libs option 부분 참조
+  * cuDF: GPU DataFrames
+    * https://github.com/rapidsai/cudf
+  * cuML: scikit-learn과 유사한 ML 라이브러리
+    * https://github.com/rapidsai/cuml
+  * cuGraph: 그래프 라이브러리
+    * https://github.com/rapidsai/cugraph
+  * Rapids: https://rapids.ai/start.html
-<code bash>
-$ chmod +x cuda_8.0.44_linux-run
-$ sudo sh cuda_8.0.44_linux-run --extract=~/Downloads/
-$ sudo sh cuda_8.0.44_linux-run --override --no-opengl-libs
-</bash>

cuda.1549904037.txt.gz · 마지막으로 수정됨: 2024/03/23 02:37 (바깥 편집)