近年來，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)的發(fā)展，gpu云服務(wù)器呼之欲出。相對(duì)于傳統(tǒng)的cpu云服務(wù)器，gpu云服務(wù)器可以提供更強(qiáng)大的計(jì)算和運(yùn)算能力，為需要大量計(jì)算任務(wù)的用戶提供了更好的服務(wù)。本文將帶領(lǐng)大家了解gpu云服務(wù)器的使用方法，包括購(gòu)買、部署、配置及使用等方面。
一、gpu云服務(wù)器的選擇與購(gòu)買
在選擇gpu云服務(wù)器之前，需要先了解自己的需求。gpu云服務(wù)器主要分為兩種類型：專業(yè)版和通用版。專業(yè)版適用于需要進(jìn)行專業(yè)圖像、視頻及動(dòng)畫處理的行業(yè)，如制作電視節(jié)目、電影特效及游戲開發(fā)等；而通用版則適用于科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)、大規(guī)模數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域。
目前市面上，gpu云服務(wù)器的供應(yīng)商有很多，如亞馬遜aws、微軟azure、谷歌云等。這里以aws為例，介紹gpu云服務(wù)器的購(gòu)買流程。
1. 登錄amazon web services (aws)官網(wǎng)，注冊(cè)賬號(hào)。
2. 在aws management console中選擇ec2，點(diǎn)擊“啟動(dòng)實(shí)例”。
3. 在“選擇amis”頁面選擇適合自己的鏡像，如ubuntu、centos等。
4. 在“選擇實(shí)例類型”頁面中，選擇適合自己需求的gpu實(shí)例類型，如p2.xlarge、p2.8xlarge等。
5. 配置實(shí)例設(shè)置，如vpc、子網(wǎng)、安全組等。
6. 選擇存儲(chǔ)類型，如ebs、s3等。
7. 確認(rèn)信息并啟動(dòng)實(shí)例。
二、gpu云服務(wù)器的部署
gpu云服務(wù)器成功購(gòu)買后，需要將自己的代碼和數(shù)據(jù)部署到服務(wù)器中。這里以u(píng)buntu 16.04作為例子，介紹gpu云服務(wù)器的部署過程。
1. 連接gpu云服務(wù)器，可通過ssh工具進(jìn)行連接。
2. 更新系統(tǒng)和軟件包，命令行如下：
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
3. 安裝cuda和cudnn。cuda是英偉達(dá)公司開發(fā)的用于并行計(jì)算的平臺(tái)和編程模型。cudnn是英偉達(dá)公司提供的針對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的庫(kù)。具體安裝過程可以參考英偉達(dá)官網(wǎng)或cuda官網(wǎng)。
4. 安裝tensorflow或pytorch等深度學(xué)習(xí)框架?？梢酝ㄟ^pip等包管理工具進(jìn)行安裝，命令行如下：
pip install tensorflow
pip install pytorch
5. 安裝其他需要的軟件。根據(jù)自己的需求安裝相應(yīng)的軟件。
三、gpu云服務(wù)器的配置
gpu云服務(wù)器的配置需要根據(jù)具體的需求進(jìn)行調(diào)整。這里介紹幾個(gè)常見的配置方法。
1. gpu設(shè)備的選擇。一般情況下，gpu云服務(wù)器會(huì)安裝多個(gè)gpu設(shè)備?？梢酝ㄟ^設(shè)置cuda_visible_devices環(huán)境變量來選擇使用哪一個(gè)gpu設(shè)備，默認(rèn)使用所有g(shù)pu設(shè)備，命令行如下：
export cuda_visible_devices=0 (表示使用第一塊gpu設(shè)備)
2. 內(nèi)存和顯存的調(diào)整。可以通過下面的代碼修改內(nèi)存和顯存的分配情況：
import tensorflow as tf
config = tf.configproto()
config.gpu_options.allow_growth = true
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 # 將gpu顯存分配40%給程序使用
session = tf.session(config=config)
3. 多gpu的并行計(jì)算。可以通過在代碼中添加以下代碼來實(shí)現(xiàn)多gpu的并行計(jì)算：
from keras.utils import multi_gpu_model
model = … # 建立模型
parallel_model = multi_gpu_model(model, gpus=2) # 在兩個(gè)gpu上進(jìn)行并行計(jì)算
四、gpu云服務(wù)器的使用
gpu云服務(wù)器的使用主要是在代碼層面進(jìn)行，通過調(diào)用gpu計(jì)算能力，完成相應(yīng)的任務(wù)。這里以tensorflow為例，介紹gpu云服務(wù)器的使用方法。
1. 編寫需要運(yùn)行的代碼?？梢酝ㄟ^編寫python腳本或jupyter notebook等方式進(jìn)行編寫。
2. 將代碼上傳至gpu云服務(wù)器?？梢酝ㄟ^sftp等方式進(jìn)行上傳。
3. 運(yùn)行代碼。通過在命令行中輸入以下命令，運(yùn)行代碼：
python xxx.py
除了以上方法，還可以通過google colab等在線平臺(tái)進(jìn)行g(shù)pu計(jì)算。google colab可以免費(fèi)提供gpu計(jì)算資源，支持python編程，非常適合初學(xué)者進(jìn)行實(shí)踐和學(xué)習(xí)。
總之，gpu云服務(wù)器的使用需要一定的計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)和代碼編寫能力。但是隨著人工智能等領(lǐng)域的興起，gpu云服務(wù)器的應(yīng)用將越來越廣泛，也將為更多的用戶提供更好的計(jì)算支持。
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