Jupyter笔记本-GPU

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：问答

我正在研究Jupyter Notebook，并希望通过使用Google GPU使其运行更快。我已经进行了一些研究并找到了解决方案，但是它对我没有用。

解决方案是：

“最简单的方法是使用Connect to Local

Runtime，然后选择硬件加速器作为GPU，如Google Colab Free GPU

Tutorial中所示。”

我确实设法将googe

colab连接到jupyter，但是当我尝试将硬件加速器切换到GPU时，我与jupyter笔记本电脑断开了连接……在本教程中，他似乎可以连接到jupyter并仍然使用GPU，但是我不能。

有谁知道如何解决这个问题？

回答：

我认为您要的是不可能的。一些解释：

在您的情况下，您有两个用于与代码交互的前端：

  1. Jupyter Notebook （由运行计算机的本地服务器提供给浏览器）

  2. Google Colab （由Google服务器提供）

此外，您有两个后端，用于运行从前端接收的代码：

  1. IPython kernels （从您的jupyter程序开始）

  2. Google cloud runtimes （在Google云基础架构上运行，可能具有GPU加速功能）

以下组合是可能的：

  1. Jupyer Notebook --> IPython kernel 这可能是您开始使用的设置。

  2. Google Colab --> Google cloud runtimes是Google colab的默认设置。您将笔记本文件上传到Google驱动器（或创建一个新文件）。您在Colab界面中执行的代码可以在Google云基础架构上运行。这也使您可以通过在运行时->更改运行时类型中激活GPU加速来访问它

  3. Google Colab --> IPython kernel您仍然像（2）一样在Google Colab界面中编写代码，但是当执行单元时，它由计算机上的IPython内核使用本地硬件运行。您链接的“本地运行时”帮助文章中介绍了此设置。

您尝试做的事情听起来像：

  1. Jupyter Notebook --> Google cloud runtime 这是不可能的唯一组合。

如果您想在Google云硬件上使用GPU加速来运行笔记本，则有两种选择：

  1. 将其上传到您的Google云端硬盘，然后在Google Colab中进行编辑/运行（上面的设置2）

  2. 使用谷歌Compute Engine执行个体所描述的运行Jupyer笔记本电脑在这里。请注意，在这种情况下， 。

以上是 Jupyter笔记本-GPU 的全部内容， 来源链接： utcz.com/qa/402570.html

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