k80

DeepFaceLab进阶（4）：通过Colab免费使用Tesla K80 跑模型！

当学会了换脸软件DeepFaceLab基本使用，各种参数配置，各有优化技能之后。唯一约束你的可能是电脑配置。CPU能跑，但是慢到怀疑人生，低配模型都得跑一周低配显卡，显存不够，H128根本就跑不起来，BS稍微大点就蹦了本地不行，其实可以用GPU服务器，但是价格不比买个高配显卡便宜。深度学习玩的就是配置，配置太差怎么办？花钱升级咯。没钱怎么办？本来想说“凉拌”，但是经过多日研究，还是找出了一条路子。
托尼是塔克·2023-12-04 12:12

ESXi 直通 k80 GPU到Win10

k80有两个核心，可以同时直通到两台虚拟机里进行单独使用。
韦胖漫谈IT·2023-11-25 07:49

Dell PowerEdge710 Nvidia Tesla K80 GPU 直通时 CentOS 7 虚拟机无法开机的故障处理手记

淘宝买了一块TeslaK80，1300多大洋，只因硬件参数挺诱人。我简单说一下使用这张卡的一点挫折，希望对想买的同学有帮助。电源要求额定700w以上，要不然带不动，我最开始用的一台dell工作站，635w额定电源，点不亮！这块卡发热量挺大，且没有风扇，适合放服务器，散热会好些这块卡自带双路，可以直通到2台虚拟机中，官方说法是双GPU设计官方资料https://www.nvidia.com/en-g
韦胖漫谈IT·2023-11-25 07:19

CUDA 基础指南(一): 环境配置与基础概念

软件生态自顶向下结构大致如下:Applications:CuLibraries:CuBlas,CuDLA,TensorRT等CUDAtoolkit:GPUDriver:GPUdevices:GTX3080,K80
·2023-09-07 12:18

CUDA 基础指南(一): 环境配置与基础概念

软件生态自顶向下结构大致如下:Applications:CuLibraries:CuBlas,CuDLA,TensorRT等CUDAtoolkit:GPUDriver:GPUdevices:GTX3080,K80
·2023-09-05 18:13

nvidia-smi命令解读 & windows查看当前cuda版本

以下nvidia-smi常用命令行是个人推荐了解的：这是服务器上特斯拉K80的信息。
jwen_·2023-07-22 08:43

GPU设备架构全面解析（持续更新ing）

目录一、GPU设备架构和系列产品二、几个卡相关对比（总览）三、K80计算卡架构及特性四、P1
SetDreamer·2023-04-01 02:33

当代研究生应当掌握的5种Pytorch并行训练方法（单机多卡）

在打开b站“学习”之前看着那空着一半的显卡决定写点什么喂饱它们～因此，从V100-PICE/V100/K80中各拿出4张卡，试验一下哪种分布式学习库速度最快！
Tom Hardy·2023-03-24 16:48

1.34.5.5 K80

中午和妹子出门吃饭，走了长长的路，第一次吃鱼粉，加了酸菜鱼片，觉得一般，打的嗝都是酸菜鱼片的味道。回公司有点犯困，晚上应该很好睡觉~今天也发现了一家可以多吃几次的点，虽然有点贵，但干净而且看起来很好吃的样子~可考虑每周吃一次，或者两周吃一次~今天很开心的是佳昕的课终于出来了，价格比之前预告的低，我想把它做为我的感恩节礼物~能用更低的价格，买到我想买的，开心~下周就能听到了~我要做笔记发朋友圈~
珊瑚赫·2023-02-02 13:13

免费GPU——Google Colab提供的Tesla K80

GoogleColab简介GoogleColaboratory是谷歌开放的一款研究工具，主要用于机器学习的开发和研究。这款工具现在可以免费使用，但是不是永久免费暂时还不确定。GoogleColab最大的好处是给广大的AI开发者提供了免费的GPU使用！GPU型号是TeslaK80！你可以在上面轻松地跑例如：Keras、Tensorflow、Pytorch等框架。（1）12G显存，够用了！（2）系统版
Mr.Q·2023-01-18 18:58

NVIDA GPU架构演进（2022年更新）

Kepler架构：FP64单元和FP32单元的比例是1:3或者1:24；GPU型号K80。Maxwell
daijingxin·2023-01-03 09:41

深度学习trick之warm up

实验数据：cat-dog二分类，训练集：19871验证集：3975实验模型：resnet-18batchsize：128*2（一个K80吃128张图片）存在的问题：对训练集accuracy可达0.99loss
mjiansun·2023-01-01 01:30

查看gpu使用率 nvidia_查看服务器GPU内存使用情况

从图中可以看到现在使用的是前四个GPU，他们的运行内存情况可以很清楚的展现出来3、关于nvidia-smi命令执行后图片中的信息可以参考下面的例子这是服务器上特斯拉K80的信息。
weixin_39526651·2022-12-09 01:57

Pytorch多GPU并行Bug收集（长期）：多个模型同时放在不同GPU上并行

我用的看的K80，显存12G。模型用的BERT+文本分类，输入的Sequence_size=512（下简写为seq_size）。
wanghan0801·2022-12-01 01:45

Colab提示使用限额，这方法你用了吗?

是的，我也出现了~~~colab给我分配GPU是K80，偶尔狗屎运也会有两次T4总体来说我在使用K80的时候，GPU内存占用9.45G左右使用了两个小时之后，就给我提示了这个不过不要慌，这不是谷歌永久限制你使用而是让你短期内无法继续使用毕竟谷歌宗旨是造福大多数人我第一次限额是早上
蓝胖胖▸·2022-11-13 11:28

使用谷歌Colab(Colaboratory)免费GPU训练自己的模型及谷歌网盘无限容量(Google drive)申请教程

Colaboratory)免费GPU训练自己的模型及谷歌网盘无限容量(Googledrive)申请教程谷歌的colab(Colaboratory)是谷歌为全世界学术研究者免费提供GPU算力的项目，目前能够提供的显卡包括K80
BOOK肆意~·2022-10-04 07:02

Colab-免费GPU算力

文章目录简介注册云盘安装colab新建colab装载云盘测试简介Colab全称Colaboratory，即合作实验室，是谷歌的提供的一个在线工作平台，使用Jupyter笔记本环境，完全运行在云端，且重点是提供了免费的K80
吾仄lo咚锵·2022-10-04 07:49

致我们的十年

2007年的寒假，W跟T在K80火车上第一次遇见一向脸盲的W，对T唯一的印象：这个烫了玉米穗小卷，扎着头巾的男孩子，怎么这么能聊呢T临下车的时候，向W要了手机号码，在那个网络不发达，漫游费普遍比较高的年代
泪珠儿101·2022-02-15 22:48

K80显卡挖矿(ETH)算力测试

前言:写博客的当前时间2021-3-100:09:17,以太坊呈现下跌趋势:矿潮这么久了,去淘宝逛一圈,K80显卡还没涨价,大概也能猜到这卡挖矿鸡肋了刚好手上有块K80,上服务器测试一下ETH算力测试:
Janus_V·2021-03-01 00:17

2019年上海—西安—阆中

喜欢坐绿皮火车.让我找得到旅行的悠闲节奏.准备的美食、窗外的风景、看的书、聊的天、天马行空的思绪荡漾…10月6日.19:10分K80车次.34个小时昆明➡️上海.出发～～携带的火车“干粮”秩序井然的昆明火车站对面卧铺是一位从云南旅游回沪的上海女同胞
雨薇的天空·2021-01-25 08:36

当代人应当掌握的5种Pytorch并行训练方法（单机多卡）

在打开b站“学习”之前看着那空着一半的显卡决定写点什么喂饱它们～因此，从V100-PICE/V100/K80中各拿出4张卡，试验一下哪种分布式学习库速度最快！
ai52learn·2020-09-17 03:47

当代研究生应当掌握的并行训练方法（单机多卡）

在打开b站“学习”之前看着那空着一半的显卡决定写点什么喂饱它们～因此，从V100-PICE/V100/K80中各拿出4张卡，试验一下哪种分布式学习库速度最快！
AI蜗牛车·2020-09-14 14:37

服务器caffe环境配置

配置目标：cuda8.0+cudnn+opncv3.1+matlab-R2014a+mkl服务器配置：显卡：k80系统：ubuntu14.04(64位)安装步骤：1.安装gcc:$apt-getinstallgcc
iffTimes·2020-09-12 01:04

薅资本主义羊毛，用Google免费GPU

英伟达TeslaK80GPU，2599美元一块，还很难买到；搭载K80的AWSEC2P2实例，用起来也很肉疼。高大上的GPU，不花钱也能用上。
大数据公社·2020-08-25 01:11

完整Ubuntu k80深度学习环境搭建

英伟达驱动下载：https://www.nvidia.cn/Download/driverResults.aspx/135493/cn/由于是驱动的冲突，那么自然是要杀掉和显卡结合不是那么紧密的草根板驱动nouveau了，加入黑名单是我们要做的第一件事，这样启动以后就不会默认使用草根驱动；cd/etc/modprobe.d/文件夹下创建touchblacklist-nouveau.confvimb
玉祥～008·2020-08-24 14:24

ubuntu16.04 系统下K80安装nvidia驱动

ubuntu16.04系统下K80安装nvidia驱动将与nvidia有冲突的nouveau驱动加入黑名单1.1在/etc/modprobe.d/文件夹下创建blacklist-nouveau.conf
YouthDance·2020-08-17 09:59

ubuntu 18.04 联网安装NVIDIA Tesla K80显卡驱动

1禁用nouvea显卡驱动nano/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf添加以下两行blacklistnouveauoptionsnouveaumodeset=0保存退出接着执行update-initramfs-ureboot重启后执行：lsmod|grepnouveau没有输出即屏蔽了2更新乌班图系统apt-getupdate接下来查看Nvidia-driv
zsgcsdn·2020-08-16 22:38

ubuntu 18.04 安装nvidia K80驱动 +CUDA10+cuDNN7.4.1.5

首先注意几个坑：1不必先安装显卡驱动，cudaToolkit自带有驱动了。先安装反而报各种错误2cudaToolKit一定要选择runFile,不要选择deb，否则会报错，并且不能再安装时选择配置3安装gcc,ubuntu18.04默认安装版本7.3，在进行cuda和cudnn安装测试时不能make，需要将gcc降级，比如5.5详细安装步骤(待完善)准备工作，下载cuda和cudnn：cuda10
weixin_40554881·2020-08-16 22:02

编译caffe遇到的问题汇总

2016.3.4更新K80上一直忘记安装了cudnn，现在记录如下：环境是cuda7.5，对应cudnnv3，即7.0。
隐匿人海·2020-08-16 15:31

Docker 在Tesla K80 和 RTX 2080配置CUDA，Pytorch过程，cuda runtime error (11)解决方案

记录Docker在TeslaK80和RTX2080配置CUDA，Pytorch过程，RuntimeError:cudaruntimeerror11:invalidargumentat/pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp:663解决方案TeslaK80RTX2080第一次使用docker，需要跑一个深度学习程序，要求pytorch==1.0.1，因此开始在两台服务
Crisxuxu·2020-08-16 03:52

NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the lat

在Azure申请了一台K80的虚拟机，redhat7系统。
星宸追风·2020-08-16 02:10

pytorch mmdetection2.0安装训练测试(coco训练集)

摘要我是使用google的服务器colab来进行安装使用的，很方便，开就能免费使用k80显卡，冲个会员就能使用p100，基本很稳定，能够满足训练需求。
视觉盛宴·2020-08-12 11:41

Resnet-18-训练实验-warm up操作

实验数据：cat-dog二分类，训练集：19871验证集：3975实验模型：resnet-18batchsize：128*2（一个K80吃128张图片）存在的问题：对训练集accuracy可达0.99loss
Charles.zhang·2020-08-10 19:41

薅谷歌爸爸羊毛第一集 - 在Colab上运行Python代码

为什么使用Colab免费GPU提供超大算力和显存，尤其是最近谷歌爸爸把Colab的GPU从古董级别的K80全面升级成TeslaT4后好像更牛逼了融合了Jupyter使得Colab可视化十分友好和GoogleDrive
磐石若水·2020-07-15 06:11

nvidia-smi 命令解读

这是服务器上特斯拉K80的信息。上面的表格中：第一栏的Fan：N/A是风扇转速，从0到100%之间变动，这个速度是计算机期望的风扇转速，实际情况下如果风扇堵转，可能打不到显示的转速。
mijing·2020-07-12 16:14

使用fastai进行图像分类之120种小狗

使用colab的好处是，你不需要有任何显卡GPU，colab中提供了一块免费的k80带12G显存的GPUcolab是google提供的一个免费的Jupyternotebook的环境，可以省去安装它的功夫为什么使用
一杯奶茶的功夫·2020-07-09 01:00

免费使用谷歌的GPU云计算平台：google colaboratory

（emmm，像jupyternotebook）4.输出显卡信息（特斯拉k80，报价两万多吧。。）5.安装其他库：!
chenfengshf·2020-07-08 21:58

在Colab上训练YOLO

由于暂时没有可用的GPU来进行训练，想到了高效利用资本主义过剩的资源GoogleColab过程如下1.在笔记电脑上，准备相关数据和代码2.将数据和代码上传到GoogleColaboratory,利用K80
clemente620·2020-06-28 20:17

使用GOOGLE COLAB训练深度学习模型

使用谷歌提供了免费的K80的GPU用于训练深度学习的模型。而且最赞的是以notebook的形式提供，完全可以做到开箱即用。你可以从Googledriver处打开。
weixin_30797199·2020-06-28 00:06

CUDA之nvidia-smi命令详解

这是服务器上特斯拉K80的信息。上面的表格中：第一栏的Fan：N/A是风扇转速，从0到100%之间变动，这个速度是计算机期望的风扇转速，实际情况下如果风扇堵转，可能打不到显示的转速。
mjiansun·2020-06-27 05:44

Resnet-18-训练实验-warm up操作

实验数据：cat-dog二分类，训练集：19871验证集：3975实验模型：resnet-18batchsize：128*2（一个K80吃128张图片）存在的问题：对训练集accuracy可达0.99loss
TensorSense·2020-06-27 02:19

nvidia-smi 命令解读

这是服务器上特斯拉K80的信息。上面的表格中：第一栏的Fan：N/A是风扇转速，从0到100%之间变动，这个速度是计算机期望的风扇转速，实际情况下如果风扇堵转，可能打不到显示的转速。
天岚1993_量产机·2020-06-26 07:58

Ubuntu k80深度学习环境搭建

英伟达驱动安装英伟达驱动下载：https://www.nvidia.cn/Download/driverResults.aspx/135493/cn/由于是驱动的冲突，那么自然是要杀掉和显卡结合不是那么紧密的草根板驱动nouveau了，加入黑名单是我们要做的第一件事，这样启动以后就不会默认使用草根驱动；cd/etc/modprobe.d/#文件夹下创建touchblacklist-nouveau.
多特多完·2020-06-24 19:00

搭建低成本的机器学习系统，GTX950/960足矣

最近搭建自己的机器学习平台跑一些小实验，看网上（知乎）各种大神的回复一定要上Tesla架构的K40,K80之流的，深感知乎的装13气氛。
云计算与人工智能·2020-06-24 17:27

运行tensorflow python程序，限制对GPU和CPU的占用

使用nvidia-smi可以查看本机的GPU使用情况，如下图，这里可以看出，本机的GPU型号是K80，共有两个K80，四块可用（一个K80包括两块K4
keep_forward·2020-06-22 16:11

NVIDIA显卡架构

架构排序（时间顺序）：Tesla:市面已经没有相关显卡Fermi：GeForce400,500,600,GT-630Kepler：TeslaK40/K80,GeForce700,GT-730Maxwell
s.feng·2020-06-16 15:01

Ubuntu(14.04)+Nvidia(Tesla K80)实战环境准备

写在前面:总体上我们的NvidiaGPU的驱动安装分为下面四步操作:一.环境准备二.cuda安装三.cudnn安装四.验证本文所用环境信息描述:os:ubuntu14.04gpu:NvidiaTeslaK80好,下面开始安装操作.一.环境准备(预配置)提前安装gcc,make,g++apt-getinstallgccmakeg++1、环境确认由于tensorflow必须依赖cuda才能使用GPU资
aistar·2020-03-23 08:10

Machine Learning 硬件投入调研

系列型号有K20,K40,K80。其中K40是最强单芯产品，K80是双core。从N厂给出的评测可以看出，在HPC计算中，K40的性能是CPU的10倍以上。
zhwhong·2020-03-16 18:11

运行tensorflow python程序,限制对GPU和CPU的占用操作

使用nvidia-smi可以查看本机的GPU使用情况，如下图，这里可以看出，本机的GPU型号是K80，共有两个K80，四块可用（一个K80包括两块K4
keep_forward·2020-02-06 09:36

工具 | Colaboratory——免费的GPU资源

推送部分截图顺手查了一下K80的价格，WOC，打扰了~虽然K80不是现今最好最强的显卡（毕竟一直在不断发展），但是24GB的显存足以（我自己的显卡才2GB，惨兮兮）。
0与1的邂逅·2019-12-28 23:24
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