Как использовать графический процессор удаленной машины в ноутбуке Jupyter

Question

Я пытаюсь запустить тензор потока на графическом процессоре удаленной машины через ноутбук Jupyter. Однако, если я печатаю доступные устройства, используя tf, я получаю только процессоры. Я никогда раньше не пользовался графическим процессором, и я относительно новичок в удаленном использовании ноутбука conda / jupyter, поэтому я не уверен, как настроить использование графического процессора в ноутбуке jupyter.

Я использую среду, созданную кем-то, кто уже выполнил тот же код на том же графическом процессоре, но сделал это с помощью скрипта Python, а не в блокноте Jupyter.

это единственный код в файле другого человека, который был связан с GPU

config = tf.ConfigProto ()

config.gpu_options.allow_growth = True

set_session (tf.Session (конфигурации = конфигурация))

Answer 1

Как настроена ваша среда? В частности, какова ваша удаленная среда и какова ваша локальная среда? Похоже, ваши драйверы CUDA устарели, но это может быть нечто большее. Если вы только начинаете, я бы порекомендовал вам найти среду, которая практически не требует настройки с вашей стороны, чтобы вы могли начать работу легче / быстрее.

Например, вы можете запускать графические процессоры в облаке и подключаться к ним через локальный терминал. У вас также есть свой «локальный» интерфейс - Colab, подключив его к локальной среде исполнения. ( Это видео объясняет конкретную настройку , но есть много других вариантов)

Вы также можете попробовать запустить nvidia-smi на удаленном компьютере, чтобы увидеть, видны ли графические процессоры.

Answer 2

Я думаю, что проблема заключалась в том, что у меня был тензор потока в моей среде вместо тензор потока-gpu. Но теперь я получаю это сообщение «cudaGetDevice () не удалось. Состояние: версия драйвера CUDA недостаточна для версии времени выполнения CUDA», и я не знаю, как обновить драйвер через терминал