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여러 GPU 노드에서 SLURM 작업에 할당 된 GPU의 ID를 얻는 방법은 무엇입니까?

두 개의 GPU가있는 노드에 --gres = gpu : 1 옵션을 사용하여 SLURM 작업을 제출하면 작업에 할당 된 GPU의 ID를 어떻게 얻을 수 있습니까? 이 목적을위한 환경 변수가 있습니까? 내가 사용하고있는 GPU는 모두 nvidia GPU입니다. 감사합니다. .

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GPU 패스 스루 후 호스트 표시가 나타나지 않습니다.

시스템의 VM에서 사용하기 위해 GPU 패스 스루를 설정하려고합니다. 우분투 17.04를 사용하고 있으며 수동으로 블랙 드라이버를 블랙리스트에 올린 후 다음 링크의 지침을 성공적으로 따라 왔습니다. 내가 호스트 시스템을 켜면 https://medium.com/@calerogers/gpu-virtualization-with-kvm-qemu-63ca98a6a1

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OpenGL 프로세스를 특정 GPU 카드에 바인딩하는 방법

두 개의 nvidia gtx960 카드가있는 서버가 있습니다. 나는 크로스 파이어 기술을 사용하지 않습니다. 즉, gpu 장치 ID는 0과 1입니다. OpenGL 프로그램을 장치 1에만 바인드하고 다른 응용 프로그램에는 장치 0을 비워 둡니다. 내 C++ 코드에서 어떻게 할 수 있습니까? 매우 감사합니다.

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TensorFlow 유효성 검사 모니터에서 일괄 처리 크기 사용

나는 20 개 이상의 레이어가있는 CNN을 교육하기 위해 tf.contrib.learn.Estimator을 사용하고 있습니다. 나는 훈련을 위해 GTX 1080 (8 GB)을 사용하고 있습니다. 내 데이터 세트는 그리 크지 않지만 내 GPU는 32보다 큰 배치 크기의 메모리가 부족합니다. 따라서 배치 및 크기를 16으로 지정하면 평가자는 평가 중에도 메모리

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크롬이 멈 추면 긴 웹gl 프로세스가 중지됩니다.

webgl에서 장시간 실행되는 glsl 코드로 인해 모든 컴퓨터가 정지 할 수 있습니다. Path Tracer MIS (progressive) 쉐이더 너무 많이하고 자바 스크립트 수준에서 그것을 자동 죽이기에 복용 여부를 감지 할 수있는 방법이 있나요 : shadertoy를 검색 할 때 , 특히 전체 화면 모드에서의 몇 가지 예는이 같은 내 맥이 얼어? 또

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gpuR을 사용한 정수 나누기

사용자 정의 함수를 사용하여 큰 거리 행렬을 계산하려고합니다. 이 계산 속도를 높이기 위해 모든 계산을 GPU에 적용하려고합니다. 수행중인 계산의 한 부분이 다음과 같이 재생 될 수있는 오류로 실행됩니다. require('gpuR') a=gpuVector(c(5,4,3,6,7),type='integer') d=a/2 Error in gpuVecScal

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훈련 된 신경망 메모리 사용의 이해

배경 나는 Keras로 훈련했고 지금은 배치하려는 RNN 256 개의 숨겨진 유닛 인 단일 계층을 가지고 있습니다. 이상적으로이 RNN의 여러 인스턴스를 GPU에 배포하고 싶습니다. 그러나이 시점에서 모델을 keras.models.load_model()으로로드하면 사용 가능한 12Gb GPU 메모리의 11Gb가 사용 된 것 같습니다. 질문는 는 이유는 아주

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CUDA없이 h2o로 TensorFlow 빌드하기

GPU가있는 머신에서 TensorFlow 백엔드 모델을 구축했습니다. 이제 GPU가없는 프로덕션 머신에서이 모델을 사용하고 싶습니다. TensorFlow 백엔드가 설치되어 있지 않으면이 모델을 사용할 수 없지만 GPU가없는 컴퓨터에는 TensorFlow 백엔드를 설치할 수 없습니다. GPU가 지원되지 않는 H2O 용 TensorFlow 백엔드를 빌드 할 수

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Tensorflow : 새 세션을 시작할 때 TORQUE 및 GPU의 문제 : CUDA_ERROR_INVALID_DEVICE

Tensorflow v1.0.1과 GPU를 사용하고 TORQUE v6.1.0을 MOAB와 함께 작업 스케줄러로 사용하여 클러스터에서 발생하는 문제를 해결하려고합니다. 실행 된 파이썬 스크립트는 새로운 세션을 시작하려고 할 때 오류가 발생합니다 [...] with tf.Session() as sess: [...] 오류 메시지 : I tensorflow

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작업 당 1 GPU의 slurm/salloc을 설정하는 방법은 무엇입니까? 작업은 여러 GPU를 사용합니까?

우리는 slurm salloc gpu 할당에 대한 조언을 찾고 있습니다. 현재 주어진 : % salloc -n 4 -c 2 -gres=gpu:1 % srun env | grep CUDA CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0