镜像使用 -奇异果体育app竞彩官网下载
更新时间:2019-06-27
gpu专用镜像使用说明
gpu专用镜像中,会集成gpu驱动、cuda、cudnn、主流深度学习框架等,具体信息如下:
gpu专用镜像 | cuda版本 | cudnn | 深度学习框架版本 |
---|---|---|---|
ubuntu 16.04 lts amd64 (64bit)-cuda9.2 | cuda 9.2 | cudnn 7.1.4 | 无 |
ubuntu 16.04 lts amd64 (64bit)-cuda8.0 | cuda 8.0 | cudnn_v5.1、cudnn_v6 | 无 |
16.04 lts amd64 (64bit)-cuda9.0-深度学习开发镜像 | cuda 9.0 | cudnn 7.1.4 | tensorflow_gpu 1.10.1、paddlepaddle_gpu 0.14.0、caffe2 |
ubuntu 16.04 lts amd64 (64bit)-cuda8.0-paddlepaddle_0.11.0 | cuda 8.0 | cudnn 7.0 | paddlepaddle_gpu 0.11.0 |
ubuntu 16.04 lts amd64 (64bit)-cuda8.0-tensorflow_1.3.0 | cuda 8.0 | cudnn 7.0 | tensorflow_gpu 1.3.0 |
centos 7.5 x86_64 (64bit)-cuda10.0 | cuda 10.0 | 无 | 无 |
centos 7.5 x86_64 (64bit)-cuda9.2 | cuda 9.2 | cudnn 7.1.4 | 无 |
centos 6.8 x86_64 (64bit)-cuda9.2 | cuda 9.2 | cudnn 7.1.4 | 无 |
使用说明:
- 如果您购买的是英伟达tesla v100 gpu卡,请选择cuda 9.2版本的镜像创建gpu实例,使用cuda 8.0版本镜像会导致gpu实例中无法识别到v100的gpu卡。
- 在您使用16.04 lts amd64 (64bit)-cuda9.0-深度学习开发镜像时,我们帮您预装了多个框架,在使用时需要通过source 沙箱方式使用,例如如需使用caffe2环境,需要采用如下方式 # source /home/caffe2-py27/bin/activate 切换。
- 没有安装深度学习框架的gpu专用镜像中,cudnn已下载到 /home/work/cudnn/ 目录中,需要您手动安装,可参考英伟达官方文档:。如您需要其他版本的cudnn,也可自行下载:。
公共镜像使用步骤
bcc公共镜像,不包含gpu驱动的官方发行版本,需要用户自行安装nvidia gpu驱动,可参考如下方式:
下载gpu驱动:
- 在nvidia官方网站下载与实例包含gpu型号相对应的驱动程序。地址: 。
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手动查找适用于gpu实例的驱动程序,主要注意gpu型号和操作系统版本:
- 点击搜索按钮进入下载页面。
-
核实信息后,点击下载,将驱动程序下载到本地。
-
将驱动程序上传到云主机中,并按照nvidia奇异果体育app竞彩官网下载官网提示进行安装:
- 自2017年12月19日,暂停提供gpu实例对于windows进行的支持,用户将无法选择windows镜像创建新的gpu实例,后续开放windows镜像支持时间请关注官方公告。