腾讯云GPU服务器镜像使用介绍

GPU专用镜像使用说明

GPU专用镜像中,会集成GPU驱动、CUDA、cuDNN、主流深度学习框架等,具体信息如下:

PU专用镜像 CUDA版本 cuDNN 深度学习框架版本
Ubuntu 16.04 LTS amd64
(64bit)-CUDA9.2
CUDA 9.2 cuDNN 7.1.4
Ubuntu 16.04 LTS amd64
(64bit)-CUDA8.0
CUDA 8.0 cuDNN_v5.1、cuDNN_v6
16.04 LTS amd64
(64bit)-CUDA9.0-深度学习开发镜像
CUDA 9.0 cuDNN 7.1.4 TensorFlow_gpu 1.10.1
PaddlePaddle_gpu 0.14.0、Caffe2
Ubuntu 16.04 LTS amd64
(64bit)-CUDA8.0-paddlepaddle_0.11.0
CUDA 8.0 cuDNN 7.0 PaddlePaddle_gpu 0.11.0
Ubuntu 16.04 LTS amd64
(64bit)-CUDA8.0-tensorflow_1.3.0
CUDA 8.0 cuDNN 7.0 TensorFlow_gpu 1.3.0
CentOS 7.5 x86_64 (64bit)-CUDA10.0 CUDA 10.0
CentOS 7.5 x86_64 (64bit)-CUDA9.2 CUDA 9.2 cuDNN 7.1.4
CentOS 6.8 x86_64 (64bit)-CUDA9.2 CUDA 9.2 cuDNN 7.1.4

使用说明:

如果您购买的是英伟达Tesla V100 GPU卡,请选择CUDA 9.2版本的镜像创建GPU腾讯云服务器,使用CUDA 8.0版本镜像会导致GPU腾讯云服务器中无法识别到V100的GPU卡。

在您使用16.04 LTS amd64 (64bit)-CUDA9.0-深度学习开发镜像时,我们帮您预装了多个框架,在使用时需要通过source 沙箱方式使用,例如如需使用Caffe2环境,需要采用如下方式 # source /home/Caffe2-py27/bin/activate 切换。没有安装深度学习框架的GPU专用镜像中,cuDNN已下载到 /home/work/cudnn/ 目录中,需要您手动安装,可参考英伟达官方文档:https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html。如您需要其他版本的cuDNN,也可自行下载:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download。

腾讯云GPU服务器公共镜像使用步骤

腾讯云服务器公共镜像,不包含GPU驱动的官方发行版本,需要用户自行安装NVIDIA GPU驱动,可参考如下方式:

下载GPU驱动:

在NVIDIA官方网站下载与腾讯云服务器包含GPU型号相对应的驱动程序。地址:http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=cn 。

手动查找适用于GPU腾讯云服务器的驱动程序,主要注意GPU型号和操作系统版本:

点击搜索按钮进入下载页面。

核实信息后,点击下载,将驱动程序下载到本地。

将驱动程序上传到腾讯云服务器中,并按照NVIDIA官网提示进行安装:

自2017年12月19日,暂停提供GPU腾讯云服务器对于Windows进行的支持,用户将无法选择Windows镜像创建新的GPU腾讯云服务器,后续开放Windows镜像支持时间请关注官方公告。

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