如何申请虫数据免费的GPU主机GTX1080

市场上GPU的虚拟服务器价格

阿里云

37.50元/时

https://cn.aliyun.com/product/hpc

Amazon

最便宜GPU实例 $0.702 per Hour = 3.5 元/时 (税前),税后估计 3.8 元/时,每天约84元。

ucloud

https://www.ucloud.cn/site/product/gpu.html

1颗 GPU, CPU核芯数 4核 8GB 2107元/月

新显卡GTX1080

小编觉得还是蛮贵的。。所以烧了一台主机。。Intel i7 2600 + 8G RAM + GTX 1080 (现时做深度学习top3的显卡了吧)

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知乎上面对 GTX 1080 的评价

如何评价 GTX 1080/1070 系列显卡?

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然后共享部分资源出来学习使用,因为我也不是每天都在训练模型。

如何免费试用

1: 点击链接 (http://cmachines.chongdata.com/users/register)注册,输入邮箱或者登录密码.
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2: 登录后可以见到下面的控制面板
screenshot-from-2017-06-20-22-16-49
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3:自定义自己的机器配置并创建
screenshot-from-2017-06-20-22-17-38
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4:等待10分钟,刷新控制板看看机器状态是否ready, 看到状态为ready就可以连接
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5:可以动态修改机器配置。

如何传输数据

可以使用scp传输数据,不过如果你们熟悉ssh,应该对scp不会陌生,一些简单中文教程链接

其次,另外一种方法可以安装dropbox,申请一个免费的2g空间,然后可以自动化同步数据。由于中国大陆无法访问Dropbox,建议使用vpn。

https://www.dropbox.com/install-linux

运行后,你可能被要求复制粘帖一个链接到浏览器,从而连接Dropbox的帐号。一旦成功访问链接,Dropbox的文件夹会产生,然后可以把数据拷贝到Dropbox里面(~/Dropbox),这样会自动上传数据到Dropbox的服务器

最后,可以登录Dropbox的官网看看哪些文件成功上传。

网络和UPS电源

不得不承认,主机的物理在法国,中国大陆链接速度比较慢(需要通过美国代理服务器比较快),有时候家里断网也有可能发生(可能3个月一次,一次可能持续几小时)。

不过跑程序主要不要断电就没有问题,所以买了一个UPS电源(尽管法国很少遇到断电),最高功率700w,足够显卡运行,这样尽管网络断了,也不会影响程序运行。

ups

UPS 电源状态查询:

如何查看GPU使用情况

《如何申请虫数据免费的GPU主机GTX1080》有138个想法

    1. 最新版的keras总是有问题,所以最近被降到1.x,确实不能卸载。但是可以用pip install –user 在你自己用户目录下面安装

  1. 你好,我是caffe完全新手,拿别人训练好的一个caffemodel拿到手上一台服务器练练手,这个服务器配置很低,双核ATOM的cpu+4G内存,基本每张图片识别要半分钟,实在太慢,请问加GPU是不是效果更好些?另外,市面的GPU服务器太贵,能通过换较好CPU服务器来控制识别时间在1秒之内吗?谢谢

    1. 估计不行。。因为计算量太大了。。训练确实需要很多计算时间。。识别还好,不过还是最好配备gpu,人工智能本来很烧钱。

  2. 您好!发现用keras跑程序(比如拿keras例子中的mnist_cnn)时,如果backend是theano那么程序占用GPU的显存可以非常少 (会占用到CPU内存),但当把backend改为tensorflow后同样的程序就会占用GPU显存非常大,请问这是否是可以设置的?以及怎么控制程序跑动时大部分变量去占用CPU内存不去占用GPU的?谢谢~

    1. 折腾了一会儿,发现装不了https://github.com/deepmind/torch-hdf5/issues/79

      hdf5不支持Lua 5.2,不想下降系统版本,所以算了。。不好意思。

  3. 非常感谢博主分享
    我尝试用Pycharm的remote interpreter功能使用博主的机器,配置好后可以通过Pycharm远程运行程序,但无法在pycharm开启控制台,不知道这和安全措施有没有关系

  4. :~/caffe/tools$ python -m tensorflow.models.image.mnist.convolutional
    I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcublas.so.8.0 locally
    I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcudnn.so.5 locally
    I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcufft.so.8.0 locally
    I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcuda.so.1 locally
    I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcurand.so.8.0 locally
    /usr/bin/python: No module named models.image.mnist

    站长你好,我申请了试用,但是再启用tensorflow框架时出现这个问题,能解决一下吗

  5. 您好,能帮忙把缺少的软件包安装一下么(如gym等),增强学习需要使用:

    ### Install Requirements

    pip install -r requirements.txt

    requirements.txt中的内容:
    Keras==2.0.3
    numpy==1.12.1
    pandas==0.19.2
    matplotlib==2.0.0
    tensorflow==1.0.0
    Pillow==4.1.0
    gym==0.8.1
    h5py==2.7.0
    scikit-image==0.13.0

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