保姆级GPU白嫖攻略

2021年1月27日08:53:17 4 1,479 °C
摘要

没有GPU?手把手教你白嫖colab、kaggle、阿里云、百度云gpu

保姆级GPU白嫖攻略

本文 GitHub https://github.com/Jack-Cherish/PythonPark 已收录,有技术干货文章,整理的学习资料,一线大厂面试经验分享等,欢迎 Star 和 完善。

大家好,我是 Jack。

最近发现公众号来了不少可爱的萌新,想要玩转各种好玩的算法,比如这些:

数千微信好友,每天都会有几个问我 「Torch not complied with CUDA enabled」 这类问题。

天天回答重复性问题,回答得我头秃。索性写篇科普文,教大家如何解决,并且「白嫖 GPU」。

以后再被问到类似问题,我就直接将这篇文章转发给他。

一、显卡

首先,你需要知道一点,学习深度学习算法,需要有 GPU,也就是显卡。

而显卡,需要是 NVIDIA 的显卡,也就是我们俗称的 N 卡。

虽然人人都喊「 AMD yes,AMD 真香」,但在深度学习领域,目前来看只能对 A 卡说 No。

因为,主流的推理框架,都需要在 NVIDIA 推出的 CUDA 运算平台上进行,使用上这也是最方便的。

所以,如果你没有 N 卡,比如你用 Mac 本或者 A 卡电脑,那么你只能使用 CPU 版本的深度学习框架

深度学习使用 GPU 运算很快,用 CPU 巨慢无比。

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如果只是进行算法的效果测试,那姑且可以用 CPU 试一试,不过很多算法就算测试,可能也需要跑上十几分钟。

如果要进行算法的训练,那必须用 GPU,用 CPU 跑训练会跑到怀疑人生,几个月不断电都未必训练好算法。

至于「Torch not complied with CUDA enabled」这个问题:

  • 如果你有 GPU ,那么就是你没有配置好开发环境。
  • 如果你没有 GPU,那么你就只能修改代码,使用 cpu 跑算法。

配置开发环境,可以参考我写过的这篇《语义分割基础与环境搭建》文章的环境配置部分。

修改代码为 cpu 版,这个对新手可能有点难度,不同深度学习框架修改方法也不同。

好在有百度,直接搜索关键词「pytorch修改代码为cpu」,其他框架同理,教程非常多。

自己没有 GPU,但是我就想用!可以!引出文本的重点,教你如何「白嫖 GPU」。

二、白嫖GPU

想白嫖,就盯准国内外提供 GPU 服务的大厂就行,比如这些知名的平台。

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1、Colab

Colab 个人使用感觉体验最好,并且很多开源的算法,都直接提供了 colab 的运行脚本。

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无需配置开发环境,直接运行体验算法效果。

但是它也有明显的问题,需要梯子,毕竟 Google 的产品。

只需要在 Google Drive 上,安装 colab 即可使用。如果需要上传数据,可以上传到 Google Drive 上,并在 colab 中挂载,就可以直接访问。

显卡:V100、P100、T4 等训练主流显卡,显存 16 G。

磁盘存储:15 G,可使用 Google Drive 扩容。

时间限制:每次 12 个小时。

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使用教程:https://blog.csdn.net/JOHNYXUU/article/details/105870308

2、Kaggle

Kaggle 和 Colab 都是 Google 提供的服务,登陆不需要梯子,但不用梯子,加载页面速度有些慢。

显卡:V100、P100、T4 等训练主流显卡,显存 16 G。

磁盘存储:5 G。

时间限制:每次 12 个小时。

保姆级GPU白嫖攻略

使用教程:https://www.cnblogs.com/moonfan/archive/2004/01/13/12256832.html

3、阿里云天池

阿里云天池提供的 GPU,也不错,并且国内的服务,不需要梯子,就是文件上传速度慢了点。

显卡:V100、P100、T4 等训练主流显卡,显存 16 G。

磁盘存储:5 G。

时间限制:每次 8 个小时。

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使用教程:https://blog.csdn.net/hanx09/article/details/107705720

4、百度 AI studio

百度 AI studio 提供的 GPU 有点豪,显存和磁盘存储都很大,有详细的文档和视频,但只能使用 Paddle 框架。

显卡:V100、P100、T4 等训练主流显卡,显存 32 G。

磁盘存储:100 G。

时间限制:每次 10 个小时。

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使用教程:https://www.cnblogs.com/Kobaayyy/p/12592191.html

三、絮叨

白嫖一时爽,一直白嫖一直爽。但白嫖也有一些限制,真想长期学习,还是有必要配置一台 GPU 电脑的。

3000 元左右的显卡,跑个算法,训练个小任务,完全够用。

多香啊,最主要的是学累了,还能打一打游戏。(认真脸)

我是 Jack ,我们下期见。

文章持续更新,可以微信公众号搜索【JackCui-AI】第一时间阅读,本文 GitHub https://github.com/Jack-Cherish/PythonPark 已经收录,有大厂面试完整考点,欢迎Star。

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Jack Cui

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    • avatar 大大 来自天朝的朋友 Opera浏览器 Windows Vista 浙江省温州市 移动 0

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      • avatar 锟斤拷锟斤拷一锟斤拷 来自天朝的朋友 谷歌浏览器 Windows 10 江西省赣州市 电信 0

        1111啊分

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          建议加一个分享功能,让我朋友也学习
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            • avatar Jack Cui Admin 来自天朝的朋友 谷歌浏览器 Mac OS X 10_14_4 北京市 联通

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