Contabo：GPU主机（Nvidia Tesla T4 16 GB）(conda gpu)（gpu主机使用教程）

Contabo：GPU主机（Nvidia Tesla T4 16 GB）(conda gpu)及gpu主机使用教程

随着人工智能和机器学习的发展，GPU主机的需求越来越大。Contabo是一家德国云计算服务提供商，提供了基于Nvidia Tesla T4 16 GB的GPU主机，为用户提供高性能的计算资源。本文将介绍如何使用Contabo的GPU主机，并提供使用教程。

一、购买Contabo的GPU主机

首先，需要在Contabo官网上注册一个账户，并选择购买GPU主机的套餐。Contabo提供了不同配置和价格的GPU主机，用户可以根据自己的需求选择合适的套餐。购买完成后，Contabo会发送一封邮件给用户，包含GPU主机的IP地址、用户名和密码等信息。

二、连接GPU主机

使用ssh客户端连接GPU主机。Windows用户可以使用PuTTY或Xshell等软件，Mac用户可以使用Terminal。连接时需要输入GPU主机的IP地址、用户名和密码。连接成功后，就可以使用GPU主机了。

三、安装conda

conda是一个用于管理Python环境和包的工具。在GPU主机上安装conda可以方便地管理Python环境和安装所需的包。在GPU主机上执行以下命令安装conda：

```

wget -latest-Linux-x86_64.sh

bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

```

安装过程中需要回答一些问题，比如安装路径、是否添加到PATH等。安装完成后，执行以下命令使conda生效：

```

source ~/.bashrc

```

四、创建conda虚拟环境

为了避免不同项目之间的依赖冲突，建议使用conda创建虚拟环境。执行以下命令创建名为“myenv”的虚拟环境：

```

conda create --name myenv python=3.6

```

其中，“python=3.6”表示使用Python 3.6版本。创建完成后，执行以下命令激活虚拟环境：

```

conda activate myenv

```

五、安装tensorflow-gpu等包

在虚拟环境中安装tensorflow-gpu等所需的包。执行以下命令安装tensorflow-gpu：

```

conda install tensorflow-gpu

```

如果需要安装其他包，可以使用conda或pip进行安装。例如，安装numpy：

```

conda install numpy

```

或者使用pip安装：

```

pip install numpy

```

六、测试GPU性能

为了验证GPU主机的性能，可以执行以下代码测试：

```python

import tensorflow as tf

from datetime import datetime

device_name = tf.test.gpu_device_name()

if device_name != '/device:GPU:0':

raise SystemError('GPU device not found')

print('Found GPU at: {}'.format(device_name))

def time_matmul(x):

start = datetime.now()

for loop in range(10):

tf.matmul(x, x)

result = datetime.now() - start

print("10 loops: {:0.2f}ms".format(1000 * result.total_seconds()))

# Run on CPU:

with tf.device('/CPU:0'):

x = tf.random.uniform([1000, 1000])

assert x.device.endswith('CPU:0')

time_matmul(x)

# Run on GPU:

with tf.device('/GPU:0'):

x = tf.random.uniform([1000, 1000])

assert x.device.endswith('GPU:0')

time_matmul(x)

```

执行结果应该类似于：

```

Found GPU at: /device:GPU:0

10 loops: 327.48ms

10 loops: 5.92ms

```

可以看到，使用GPU加速后，计算速度大大提升。

七、总结

本文介绍了如何使用Contabo的GPU主机，并提供了使用教程。通过使用GPU主机和conda等工具，可以方便地进行深度学习等计算密集型任务。