python - Jupyter 笔记本 - GPU

Question

我正在开发 Jupyter Notebook，并希望通过使用 Google GPU 使其运行得更快。我已经进行了一些研究并找到了解决方案，但它对我不起作用。

解决方案是:

“最简单的方法是使用连接到 Local Runtime，然后选择硬件加速器作为 GPU，如 Google Colab Free GPU Tutorial 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 notebook 断开了连接...在教程中，他似乎能够连接到 jupyter 并且仍然使用 GPU，但我不能。

有谁知道如何解决这个问题？

Answer 1

我认为你问的是不可能的。一些解释:

在您的情况下，您有两个前端，用于与代码交互:

1. Jupyter Notebook(由运行您计算机的本地服务器提供给您的浏览器)
2. Google Colab(由 google 服务器提供)

此外，您还有两个后端运行从您的前端接收的代码:

1. IPython 内核(由您的 jupyter 进程启动)
2. Google 云运行时(在 google 云基础设施上运行，可能带有 GPU 加速)

以下组合是可能的:

1. Jupyer Notebook --> IPython 内核，这可能是您开始时使用的设置。
2. Google Colab --> Google cloud runtimes 是 Google colab 的默认设置。您将笔记本文件上传到您的谷歌驱动器(或创建一个新文件)。您在 Colab 界面中执行的代码在谷歌云基础设施上运行。这也使您可以通过在运行时激活它来访问 GPU 加速 -> 更改运行时类型
3. Google Colab --> IPython 内核 您仍然像 (2) 中那样在 Google Colab 界面中编写代码，但是当您执行一个单元格时，它由计算机上的 IPython 内核使用您的本地硬件。您链接的“本地运行时”帮助文章中描述了此设置。

你正在尝试做的事情听起来像:

1. Jupyter Notebook --> Google 云运行时 这是这里唯一不可能的组合。

如果您想在谷歌云硬件上运行带 GPU 加速的笔记本，您有两种选择:

1. 将其上传到您的 Google 云端硬盘并在 Google Colab 中编辑/运行(上述设置 2)
2. 使用 Google Compute Engine 实例运行 Jupyer 笔记本，如所述here .请注意，在这种情况下可能会收取费用。