Обновление оборудования глубокого обучения: запись установки двойной (1080Ti) видеокарты
Обновление оборудования глубокого обучения: запись установки двойной (1080Ti) видеокарты

Предисловие

Я запускал код на сервере с установленным ранее 1080Ti.,Но когда объем данных превышаетКогда размер составляет 10 Вт (набор данных изображения), обучение немного затруднено. Низкая скорость является одним из аспектов. Существует узкое место в ключевой видеопамяти, что приводит к увеличению размера пакета для каждого обучения.Не смейте регулировать его слишком высоко(batch-sizeСуществует определенная связь с результатами тренировок.),Влияние на результаты обучения по-прежнему относительно велико.

В эпоху глубокого обучения тот, кто обладает вычислительной мощностью, будет на шаг впереди, поэтому необходимо совершенствовать свою вычислительную мощность.

Это список конфигурации сервера, который я сейчас использую. Теоретически к материнской плате можно подключить 4 графических процессора, но из-за процессора это наиболее эффективно, когда подключены две видеокарты.

верно Конфигурация Если у вас есть вопросы о детской обуви, вы можете проверить эту статью.:Предоставьте вам список конфигурации: Руководство по настройке компьютерной видеокарты с машинным обучением и глубоким обучением

текст

Прежде всего, это предыдущий хост. Процессор — 7800X, материнская плата — X299, охлаждение процессора — водяное, остальное — воздушное, установлена ​​видеокарта MSI 1080TI.

Видеокарта, которую я хочу добавить, — это серия Zotac 1080TI OC Extreme, которая образует двойной массив видеокарт с предыдущей видеокартой WeChat. Если вы хотите спросить меня, почему я купил эту видеокарту:

  • В настоящее время в школьных каналах поставок есть только два бренда (Colorful и Zotac), но размер модели Colorful немного неподходящий, поэтому я не выбрал ее.
  • Хотя сейчас их заменили на RTX 2080, так как 2080 пока не очень стабильна, разрыв между 1080ti и последней серией не очень большой, поэтому я все равно выбираю 1080ti
  • Предыдущий был 1080Ti. Конечно, лучший выбор — 1080Ti, который можно использовать для распределенного обучения (марка и модель видеокарты могут быть разными).

Давайте посмотрим на конфигурацию этого Zotac:

Как видите, предыдущая видеокарта была вставлена ​​в неудачное положение, слишком близко к середине, поэтому вам нужно сначала отключить эту, изменить положение, и их можно будет подключить обе (публичная версия видеокарты карта имеет лучшее рассеивание тепла, чем закрытая версия) Карты охлаждения, как правило, тоньше, поэтому лучше всего, чтобы несколько карт были того же типа, что и общедоступная версия, но вы можете пойти на компромисс, если требования не соблюдаются).

Посмотрите на эту видеокарту Zotac (спереди).

И задняя часть (были установлены два маленьких вентилятора, но в итоге их сняли, потому что они нагнетали воздух на другую видеокарту...)

После такого изменения положения две видеокарты могут быть идеально подключены. Обе имеют 8-контактный + 6-контактный разъем. Используемый блок питания — Corsair RM1000X. Теоретически этого достаточно.

Поскольку драйвер Linux Nvidia уже был установлен при использовании предыдущей видеокарты, нет необходимости использовать предыдущий драйвер при подключении двух карт. Монитор все равно можно подключить к предыдущей карте.

Зажги один раз~

Вы можете видеть, что в системе Linux обнаружены две видеокарты.

Подвести итог

После установки новой карты я кратко ее протестировал. Две карты могут выполнять одну и ту же задачу одновременно, и скорость будет улучшена, но конкретные требования необходимо понимать постепенно.

На самом деле, есть несколько моментов, на которые стоит обратить внимание:

  • Я использую процессор 7800X, а количество каналов PCIE — 28. Теоретически количество распределения двух видеокарт — 8-PCIE+16-PCIE, но на самом деле лично возможна и скорость 8+8. , скорость не сильно отличается, при необходимости рассмотрю подробно.
  • Потому что одна публичная версия, а другая закрытая.,Я не знаю, как показатели рассеивания тепла сравниваются с двумя общедоступными версиями.,нужен тест
  • Мощность двух видеокарт составляет 250 Вт каждая.,Максимальная мощность процессора должна составлять около 200 Вт.,Блока питания мощностью 1000 Вт должно хватить.,Так ли это?,Также необходимо провести тест

Короче говоря, установить две карты относительно легко. Если вы заранее понимаете размер и расположение корпуса и выбираете подходящую видеокарту, вы можете ее установить. Кроме того, видеокарта относительно долговечна, так что не стоит. Не могу зажечь его по каким-то другим причинам. И боюсь, что видеокарта сгорит.

Связанные темы:

С выходом новой видеокарты давайте поговорим об архитектуре видеокарты и связанных с ней технологиях, связанных с глубоким обучением.

Предоставьте вам список конфигурации: Руководство по настройке компьютерной видеокарты с машинным обучением и глубоким обучением

Dell представила компактное шасси Micro-Tower с большой видеокартой ASUS 1060-6G

Тест графического процессора 2080 Ti TensorFlow — 2080 Ti против V100 против 1080 Ti против Titan V

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose