Using GPU For Keras Tensorflow on CentOS 7
1. 進到 CentOS 7,執行更新所有套件與 Kernal
$ yum clean all
$ yum -y update
$ yum -y install kernel-devel
$ yum -y install epel-release
$ yum -y install dkms
2. 安裝 GPU driver
# 取得 GPU 訊息
$ lspci | grep -i nvidia
# 去 Navida 取得該 GPU driver
# 安裝 GPU driver,例如
$ rmp -i nvidia-diag-driver-local-repo-rhel7-390.46-1.0-1.x86_64.rpm
3. 安裝 CUDA
# 去 Navida 取得該 CUDA 與 patches
$ sudo sh cuda_9.1.85_387.26_linux
....
$ yum clean all
$ yum install cuda
4. 安裝 Anaconda (python 3.5.4 which I used)
$ conda install -c cuda-toolskit
$ conda install -c keras-gpu
5. 確認 keras tensorflow 能用 gpu,在 python 內執行:
from keras import backend as KB
# check GPU
KB.tensorflow_backend._get_available_gpus()
6. 關閉 GPU 可以執行
# Disable GPU
import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" # see issue #152
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ""
# Check GPU
from keras import backend as KB
KB.tensorflow_backend._get_available_gpus()
7. 觀察 GPU 使用量
$ watch -d -n 0.5 nvidia-smi
$ yum clean all
$ yum -y update
$ yum -y install kernel-devel
$ yum -y install epel-release
$ yum -y install dkms
2. 安裝 GPU driver
# 取得 GPU 訊息
$ lspci | grep -i nvidia
# 去 Navida 取得該 GPU driver
# 安裝 GPU driver,例如
$ rmp -i nvidia-diag-driver-local-repo-rhel7-390.46-1.0-1.x86_64.rpm
3. 安裝 CUDA
# 去 Navida 取得該 CUDA 與 patches
$ sudo sh cuda_9.1.85_387.26_linux
....
$ yum clean all
$ yum install cuda
4. 安裝 Anaconda (python 3.5.4 which I used)
$ conda install -c cuda-toolskit
$ conda install -c keras-gpu
5. 確認 keras tensorflow 能用 gpu,在 python 內執行:
from keras import backend as KB
# check GPU
KB.tensorflow_backend._get_available_gpus()
6. 關閉 GPU 可以執行
# Disable GPU
import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" # see issue #152
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ""
# Check GPU
from keras import backend as KB
KB.tensorflow_backend._get_available_gpus()
7. 觀察 GPU 使用量
$ watch -d -n 0.5 nvidia-smi
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