NVLINK 深度学习

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mob649e81540090 2023-10-28 12:58:34 ©著作权

文章标签 深度学习 Tensorflow python 文章分类 深度学习人工智能

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NVLINK深度学习实现流程

1. 准备工作

在开始实现NVLINK深度学习之前，需要确保以下准备工作已完成：

安装NVIDIA GPU驱动并确保它们正常工作。
安装CUDA Toolkit，确保与GPU驱动版本兼容。
安装适合的深度学习框架（如Tensorflow、PyTorch等）。

2. 检查NVLINK连接

在开始使用NVLINK进行深度学习之前，需要确保NVLINK连接正确设置。可以使用以下步骤检查：

确认服务器或工作站上有多个NVIDIA GPU。可以使用命令nvidia-smi查看。
确认NVIDIA GPU之间的NVLINK连接是否启用。可以使用命令nvidia-smi nvlink -g查看。
如果NVLINK连接未启用，需要在服务器或工作站的BIOS设置中启用NVLINK。

3. 配置深度学习框架

在使用深度学习框架之前，需要进行一些配置。

3.1 Tensorflow配置

在使用Tensorflow进行NVLINK深度学习之前，需要添加以下代码片段：

import tensorflow as tf
tf.config.experimental.set_visible_devices(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')[0:2], 'GPU')
logical_gpus = tf.config.experimental.list_logical_devices('GPU')
print(len(logical_gpus), "Physical GPUs,", len(logical_gpus), "Logical GPUs")

此代码片段将配置Tensorflow仅使用前两个可见的GPU设备。根据实际情况，可以修改[0:2]部分来选择特定的GPU设备。

3.2 PyTorch配置

在使用PyTorch进行NVLINK深度学习之前，需要添加以下代码片段：

import torch
torch.cuda.set_device(0)
torch.cuda.device_count()

此代码片段将设置PyTorch使用第一个GPU设备，并打印可用的GPU设备数量。

4. 编写并运行深度学习代码

在配置好深度学习框架之后，可以编写深度学习代码并运行。

以下是一个简单的使用Tensorflow进行NVLINK深度学习的示例代码：

import tensorflow as tf

# 设置NVLINK深度学习环境
tf.config.experimental.set_visible_devices(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')[0:2], 'GPU')

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, input_shape=(10,), activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test loss:', loss)
print('Test accuracy:', accuracy)

以上代码中，首先设置了NVLINK深度学习环境，然后构建了一个简单的神经网络模型，并编译、训练和评估模型。