新しく購入した水冷なしのパブリック版GPUの温度は、フル負荷で稼働すると室温から85度まで急上昇しました。また、モデルのトレーニングは数分で終わるものではなく、長時間高温で稼働する可能性が非常に高いです。こんなに高価なGPUが熱くなり続けるのは本当に残念です! まず、私は Zhihu の友人の記事「ディープラーニング プラットフォームをゼロから組み立てる (GPU 冷却)」に触発されました。具体的な住所: http://t.cn/RK9wyBK この記事は、Ubuntu X サーバー環境で nvidia-settings を変更して GPU ファン速度を変更する方法について説明します。デフォルトの nvidia-settings 設定では、計算中に GPU 温度が 85 度に達してもファン速度は 70% を超えないため、GPU の熱をうまく放散できないため、GPU ファン速度を手動で変更する必要があります。 注: 以下の設定は Linux システムの GPU 設定です。Windows ユーザーは関連記事を検索してください。 1. ディスプレイ(Xサーバー)がある場合上記の記事「ディープラーニング プラットフォームをゼロから構築する」を完全に実行できます。主な手順は次のとおりです。 1. /etc/X11/xorg.congファイルを変更する
2. 「デバイス」セクションにオプション「Coolbits」「4」を追加します。
3. コンピュータを再起動します: sudo reboot 4. 入力:
ここで GPUTargetFanSpeed=100 はファン速度で、100 はファンが 100% の速度で動作することを意味し、他の速度に変更することもできます。新しい NVIDIA ドライバーでは、GPUCurrentFanSpeed が GPUTargetFanSpeed に変更されていることに注意してください。また、GPUFanControlState=1 は、ユーザーが GPU ファン速度を手動で調整できることを意味します。 オリジナルのZhihuの著者である張三氏に感謝します 2. モニターがない場合一般的に、Ubuntu でディープラーニング環境を構築した後、多くの人は Ubuntu の X デスクトップ サービスを無効にし、別の Windows コンピューターから ssh 経由で GPU マシンに接続することに慣れています。この時点で、X サーバーは無効になっており、コンピューターの電源を入れるとコマンドライン モードが自動的に起動します。上記の最初の方法はこの状況には適用できません。理由は、nvidia-settings は X デスクトップ環境でのみ実行できるためです。この設定を強制しようとすると、エラーが発生します。 したがって、通常の状況では、この設定を変更してファン速度を変更することはできません。 しかし、それを変更する他の方法はあるのでしょうか?持っている!システムを騙してモニターがあると思わせる必要があります。これはヘッドレス モードと呼ばれることもあります。 主な解決策は、リンクの記事を参照することです (X なしのファン速度: powermizer がカードを p8 に落とす)。 http://t.cn/RK9ASS5 この記事では、ファン速度を変更するためのスクリプトを紹介します。Ubuntu でスクリプトを実行すると、ファン速度をリアルタイムで調整して GPU を冷却できます。 詳細な手順は次のとおりです。 1. この github リポジトリをローカル ディレクトリ /opt にクローンします。 https://github.com/boris-dimitrov/set_gpu_fans_public
このリポジトリには、上記のようにいくつかのファイルが含まれています。主なものは cool_gpu ファイルです。フォルダーをクローンした後、cool_gpu を実行してファン速度を調整できます。 2. フォルダ名を set-gpu-fans に変更します。作者の不注意により、このフォルダは cool_gpu コードでは「set-gpu-fans」という名前になっていますが、git によってクローンされたフォルダ名は「set_gpu_fans_public」です。
3. システムにこのコードの場所を知らせるためのシンボリック リンクを作成します。
4. set-gpu-fans フォルダを見つけて、次のコマンドを入力します。
このコマンドは、cool_gpu 冷却コードを実行します。起動すると、次のようなリアルタイムで変化するプロンプトが表示されます。 計算テストを始める前に、現在の GPU 温度を確認しましょう。 ここでは、2 枚のカードを使用して計算テストを行っています。2 枚のカードの Perf (パフォーマンス) 項目が「P2」に調整されており (他のカードは P8 のまま)、2 枚のカードの温度は 35 度、3 つのファンの速度はすべて 55% であることがわかります。 「P2」は、NVIDIA のグラフィック カードの電源状態を表し、P0 から P12 まで、パフォーマンスが最も高い状態は P0、実行中の計算は P2、消費電力が最も高い (パフォーマンスが最も高い) 状態は P12 です。 モデルのトレーニングを開始すると、プログラムが常に温度を自動的に調整していることがわかります。 トレーニング モデルを一定期間実行した後、最終的な温度ステータスは次のようになります。 ファンはすべて 80% の速度に調整され、温度は 65 度で安定しました。記事の冒頭のデータと比較すると、グラフィック カードの温度は 84 度から 65 度に下がり、なんと 20 度も下がりました。 3. 注目すべき点上記の記事の後半部分が出る前に、インターネット上で最もオリジナルなバージョンと言える別の記事が出回っていました。上記の後半部分のコードは、記事のオリジナルバージョンに基づいて改良されています。リンクアドレスはこちらです (X サーバーなしでファン速度を設定する): http://t.cn/RK9yQmf しかし、この記事の元のコードには重大な問題があります。ファン速度は強制的に変更できますが、GPU はダウングレードされ、電源状態は強制的に P8 に低下し、コンピューティング パフォーマンスが大幅に低下します。 この記事はかなり前に公開されたもので、最新のグラフィック カードやドライバーには適していない可能性があります。そのため、上記の 2 番目の部分には改良版があります。したがって、元のバージョンのコードは使用しないでください。そうしないと、GPU のパフォーマンスが制限されます。 Leifeng.comから転載。この記事の著者はHu Zhihao氏で、元々は著者の個人ブログに掲載されたものです。 |
<<: 人工知能の導入により AR/VR はどこへ向かうのでしょうか?
>>: あなたは知っていますか?注文するテイクアウトはすべて、ディープラーニングとの美しい出会いです
人工知能は今や破壊的な技術となり、人工知能産業は 21 世紀最大の新興産業の 1 つとなるでしょう。...
アメリカは、いまだに人工知能技術の最先端にいます。アメリカが警戒すればするほど、私たちはアメリカのや...
[51CTO.com クイック翻訳]関連調査レポートによると、デジタルフィットネス市場の規模は202...
[51CTO.com からのオリジナル記事] 近年、ナレッジグラフは、その強力な表現力、優れたスケ...
強化学習 (RL) の概念を説明する記事は多数ありますが、現実世界で RL を実際に設計して実装する...
最近、私は何かに没頭しています。没頭するというのは、諦めるということではなく、むしろ醸成していくプロ...
[[346111]]序文再帰は非常に重要なアルゴリズムの考え方です。フロントエンド開発者であっても、...
ジャック・マーがあなたをアリババに来て一緒に働くように呼んでいます〜これ以上くだらないことは言いませ...
この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leiphone.com公式...
COVID-19が世界を席巻したとき、人工知能はなぜ大きな空白を埋めることができるのか?教育、セキュ...
[[329380]]テクノロジーの発展に伴い、人工知能とデータサイエンスはスポーツの分野でますます重...
あらゆる種類の機械学習 (ML) の問題に取り組む場合、選択できるさまざまなアルゴリズムがあります。...