如何免费使用GPU进行加速?(两种方法)

news/2024/5/1 1:51:56/文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_43479947/article/details/127241925

文章目录

    • 如何使用免费的GPU?
      • Kaggle使用免费GPU
      • Google Colab 使用免费GPU
      • 小结

如何使用免费的GPU?

我是学生党,最近在学习深度学习,需要用到GPU加速,现分享两个免费使用GPU的方法。

1、使用 Kaggle 的免费GPU,Kaggle每周可以赠送30~43小时免费使用GPU。

2、使用 Google Colab 免费GPU加速,长时间连续使用会有所限制。

前提条件:

电脑上需装有梯子,可以访问外网。

Kaggle使用免费GPU

首先打开浏览器,搜索Kaggle

在这里插入图片描述

进入Kaggle网址后,点击Code

在这里插入图片描述

新建notebook笔记本,在线运行代码(此处类似于jupyter notebook)

在这里插入图片描述

从右侧侧边栏找到手机验证选项,点击验证(注意,首先要先注册一个账号哦,google账号或qq邮箱均可)

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切记,一定要连上外网,否则是无法出现人机验证选项的,也无法点击Verification发送验证码信息

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注册成功后,关闭该页面即可

在这里插入图片描述

现在,选择Accelerator选项,选择GPU选项

在这里插入图片描述

打开GPU加速选项,点击Turn On

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现在我们可以看到,现在我可以免费使用43个小时的GPU

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现在可以输入 !nvidia-smi 命令,查看Kaggle的GPU信息

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可以看到Kaggle分配给我们的显卡为 Tesla P100-PCIE,查看该显卡的性能

在这里插入图片描述

此时就直接可以在Kaggle的在线notebook里面运行代码使用GPU加速了!

Google Colab 使用免费GPU

在google网页搜索 Google Colab,如下界面

在这里插入图片描述

打开网页,可见

在这里插入图片描述

此时,直接使用 colab 内的 notebook 即可,会自动进行GPU加速

注意,如果是你的电脑是AMD显卡的话,可能需要安装一下英伟达的驱动器才能使用。

小结

使用GPU加速时需注意,请将模型与参数存入GPU所在的内存,如net.to(device), X.to(device)等。

详情请查阅深度学习模型如何使用GPU加速等知识。

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