Jupyter 筆記本 - GPU

Question

我正在開發 Jupyter Notebook，並希望通過使用 Google GPU 使其運行得更快。 我已經進行了一些研究並找到了解決方案，但它對我不起作用。

解決方案是：

“最簡單的方法是使用連接到本地運行時，然后選擇硬件加速器作為 GPU，如Google Colab 免費 GPU 教程中所示。”

我確實設法將 googe colab 連接到 jupyter，但是當我嘗試將硬件加速器切換到 GPU 時，我與 jupyter 筆記本斷開了連接...在教程中，他似乎能夠連接到 jupyter 並且仍然使用 GPU，但我不能。

有誰知道如何解決這個問題？

Answer 1

我認為你問的是不可能的。 一些解釋：

在您的情況下，您有兩個前端用於與代碼交互：

1. Jupyter Notebook （由運行您計算機的本地服務器提供給您的瀏覽器）
2. Google Colab （由 Google 服務器提供）

此外，您有兩個后端運行它們從前端接收的代碼：

1. IPython kernels （由您的 jupyter 進程啟動）
2. Google cloud runtimes （在谷歌雲基礎設施上運行，可能帶有 GPU 加速）

以下組合是可能的：

1. Jupyer Notebook --> IPython kernel ，這可能是您開始時使用的設置。
2. Google Colab --> Google cloud runtimes是 Google Colab 的默認設置。 您將筆記本文件上傳到您的谷歌驅動器（或創建一個新的）。 您在 Colab 界面中執行的代碼在 google 雲基礎架構上運行。 這也使您可以通過在運行時激活它來訪問 GPU 加速 -> 更改運行時類型
3. Google Colab --> IPython kernel您仍然像 (2) 一樣在 Google Colab 界面中編寫代碼，但是當您執行一個單元時，它是由您計算機上的 IPython 內核使用本地硬件運行的。 您鏈接的“本地運行時”幫助文章中描述了此設置。

您正在嘗試做的事情聽起來像：

4. Jupyter Notebook --> Google cloud runtime ，這是這里唯一不可能的組合。

如果你想在谷歌雲硬件上運行帶有 GPU 加速的筆記本，你有兩個選擇：

1. 將其上傳到您的 Google Drive 並在 Google Colab 中編輯/運行（上面的設置 2）
2. 使用谷歌Compute Engine執行個體所描述的運行Jupyer筆記本電腦在這里。 請注意，在這種情況下可能會收取費用。