很多朋友应该都听过服务器、ip以及域名这些名词，但是它们到底是什么，能作什么用，可能一些朋友就不太清楚了，今天56云就来给大家介绍下服务器、IP地址和域名有什么关系呢？一、服务器服务器其实就像我们的家用电脑一样，也有主板、CPU、内存、硬盘、电源等，但是由于它们处理问题的不同，服务器更像一台加强的家用电脑，服务器是为展网络业务而存放、处理数据的，所以服务器一般是存放在机房的，由机房管
缓存可以在客户端和服务器中做，要是之间还有代理，代理也可能对响应进行缓存。代理是将客户端和服务器连接在一起，作为中间人角色，可以将客户端请求响应的内容进行缓存，在下次客户端缓存时，代理直接返回缓存结果，提高性能。代理缓存控制是在http头信息中cache-Control设置，当设成private时，代理不会进行缓存，当设置为public时，代理可以进行缓存。我们可以用编程方式：void SetPu
CUDA从入门到放弃（十）：统一寻址编程 Unified Memory Programming1 统一寻址 General description of unified memory统一寻址为所有处理器（CPU和GPU等）提供了一个统一的内存池，使得它们能够使用各自的内存操作访问这块内存。这一特性有助于简化GPU编程，提升编程效率和程序性能。统一寻址减少了数据复制，优化了数据访问速度，并允许GPU
在企业网内部，最常见的故障是网络中断，客户端无法开展工作，这大部分跟IP地址有关系。如果是客户端设置不正确，很有可能引起网络的不正常，甚至关系到服务器的安全正常的工作，最严重的后果就是网络崩溃。在基本TCP/IP协议的网络里，每台机器要有IP地址才能正常工作，可见正确安全的使用IP地址很重要。随着信息化的发展，企业内部的网络规模逐渐的扩大，网络遍及每个角落，每连一台设备都要分配一个IP地址，非常容
# 如何释放云服务器的GPU内存
在云计算时代，GPU（图形处理单元）被广泛应用于深度学习、数据分析和图形渲染等领域。然而，许多用户发现，使用之后GPU内存并没有得到及时释放，这可能导致后续任务运行失败或性能下降。本文将探讨如何有效地释放云服务器中的GPU内存，并给出实际代码示例。
## 实际问题
在进行深度学习训练时，通常会加载大型模型并占用大量的GPU内存。如果模型未能正确释放内存，可能
free 命令 产看内存占用一览：free 参数： 今天部署项目的时候，发现pm2命令卡顿不能正确执行，一开始以为是pm2版本的问题，后面升级pm2到最新版本也没有解决问题。既然和pm2本身没有关系，那么就从其它地方检查，检查端口、检查内存、检查防火墙，折腾了半天最后解决了问题，(不在此扩展这个问题)。在检查内存占用的时候，发现buff/cache 占
因为疫情在家，无法直接使用学校实验室的GPU服务器，模型没法训练，很耽误事情，所以搞了这件事情，已经一个月了，现在总结一下。背景校园的内网的特点是只允许内网机器访问外网机器，不允许外网机器访问内网机器，所以没法实现家里的电脑直接连接学校服务器。这就需要一台具有公网IP的机器作为桥梁，通过服务器反向ssh连接桥梁机器，然后家里的电脑ssh连接桥梁机器就可以对服务器进行操作。桥梁机器可以在阿里云上租用
面试中发现大量的人对这块几乎是空白，谁都知道free -m 但是究竟什么意思，都说的不是很清楚了。 因为网上很多写的也不是很详细。或者本身就有误区我这块也是在不断调整阐述的内容和方式以及样式。出了多个版本，力求更好的进行解释呈现。系统采样[root@fp-web-112 ~]# cat /etc/redhat-release
CentOS Linux release 7.2.1511
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2023-11-13 14:35:40
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# 释放Python Flask占用的GPU资源
当使用Python Flask进行深度学习或其他需要GPU加速的任务时，有时候会出现GPU资源没有被正确释放的情况。这可能导致其他程序无法使用GPU，也会造成GPU资源的浪费。下面我们来介绍一些方法来释放Python Flask占用的GPU资源。
## 方法一：在代码中显式释放GPU资源
在Python Flask的代码中，我们可以显式地释放
远程GPU服务器配置首先之前首先创建一个用户（建议）1. ssh登录到服务器2. 创建用户3. 加入sudo组**（两种方式）4. 切换用户一、SSH免密登录1. 本地机器生成私钥和密钥2. 远程机器设置免密登录二、配置环境1. 更新系统包2. 安装CUDA3. 安装miniconda4. 安装Pytorch三、测试安装四、配置过程中可能遇到的问题1. 设置免密登录时没有 .ssh 的文件夹2.
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2023-12-07 16:07:44
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# 如何释放Python中的GPU资源
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在Python中释放GPU资源。这对于刚入行的开发者来说可能是一个相对较高级的概念，但是一旦掌握了这个技巧，将能更好地管理GPU资源并提高编程效率。
## 释放GPU资源的流程
下面是释放GPU资源的一般步骤。我们将使用表格展示每个步骤以及相应的代码和注释。
| 步骤 | 代码 | 注释 |
|------|
原创
2023-07-21 12:59:20
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在搞清楚GPU服务器和CPU服务器的区别之前，我们先回忆下，什么是CPU？什么是GPU？
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2021-06-22 14:46:03
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一、什么是CPU？什么是GPU？在搞清楚GPU服务器和CPU服务器的区别之前，我们先回忆下，什么是CPU？什么是GPU？1、所谓CPU即中央处理器（CPU，central processi...
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2021-06-23 10:11:37
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目录前言一、Colab限额、提供的GPU类型二、Colab的使用步骤（如何使用免费GPU资源）1、添加Colaboratory2、新建Colab、连接GPU、挂载Google Driver3、项目上传文件并运行三、快速下载/上传Google Drive文件的方法（利用MultiCloud）四、其他相关技巧前言Google Colab是一个基于云端的免费Jupyter笔记本环境，可供用户创建、分享、
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2023-12-23 21:19:29
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什么是显卡？相信很多人都认为这就是一个游戏工具，认为现在高性能的显卡难道只是为游戏而生。其实目前不少公司已经意识到GPU大规模并行计算带来的优势，开始用强大的GPU服务器进行各种方向的研究，而这些研究除了能给公司带来巨大收益外，其研究成果也开始应用在我们的日常生活中。首先，GPU服务器有什么作用？GPU 加速计算可以提供非凡的应用程序性能，能将应用程序计算密集部分的工作负载转移到 GPU，同时仍由
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2023-12-20 15:35:14
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0 背景最近实验室的gpu服务器老是出问题，需要重新装显卡驱动。网上教程非常老旧，很多说的都不知所云。 作者曾经尝试的安装方法和结果： 官网下载driver——安装失败 直接用cuda toolkit，一口气安装驱动和cuda——安装失败 所以作者采用了本文中的方法。 本教程旨在记录本人亲自安装成功的一次经历。在相同的系统环境下可安装成功，不同系统环境仅供参考，不保证成功。 本文旨在简洁明了、可直
构建无与伦比的深度学习环境：在CentOS上实现GPU资源管理容器的终极指南前言这篇博文将深入探讨在CentOS操作系统上创建高度优化的深度学习环境的完整过程。我们将从零开始，逐步指导读者完成配置，并重点介绍如何有效地管理 GPU 资源，以及如何运用容器技术来提高环境的灵活性和可维护性。 本文旨在为初学者提供一站式的解决方案，无论你是否有经验，都能够轻松地搭建出功能强大、高效稳定的深度学习环境。N
服务器没有图形界面，而且现在也不在实验室，因此使用Xshell远程终端进行配置。大概分为以下几个步骤：python3.6——nvidia-driver-390—— CUDA9.0——CuDNN7.3——tensorflow_gpu-1.12.0选择安装tf1.12主要是因为服务器的驱动装了390，CUDA的版本限制，不确定装高版本tf会不会有问题。其中，关于版本选择的问题参考下图[1,
小白选购电脑必看，2020最新CPU&GPU性能天梯图，看完就打败全国90%的用户（含台式与笔记本）20201202更新有很多小白粉丝，实在搞不清CPU和GPU的这么多数字代表什么，到底哪个更好。为了提高选购效率，尽量避免踩坑。别被商家花里胡哨的宣传标语欺骗了。拿个几年前的旗舰CPU来忽悠人，四年前的i7 可能都打不过最新的i3。尽管Intel是牙膏厂，但还是有摩尔定律在。更新换代是必然的
服务器是网络中的重要设备，要接受人的同时访问，因此服务器必须具有大数据量的快速吞吐、超强的稳定性、长时间运行等一系列功能。选择我们了解的是GPU显卡服务器，从字面上里面，GPU显卡服务器是服务器当中的一种，GPU显卡服务器是对GPU的各种应用比如深度学习和科学计算等多种场景的快速和稳定的计算服务，在管理方式上来说和标准云服务器一致的。它们都具有很好的图形处理能力和很强的计算性能，有效解放计算压力，
