CentOS7.4 TITAN V CUDA 9.1 bandwidthTest deviceQuery nvidia-smi を動作させてみた

投稿日: 2018年6月9日 作成者: chibi

[chibi@centos7 bandwidthTest]$ cat /etc/redhat-release
CentOS Linux release 7.4.1708 (Core)
[chibi@centos7 bandwidthTest]$ ./bandwidthTest
[CUDA Bandwidth Test] – Starting…
Running on…

Device 0: TITAN V
Quick Mode

Host to Device Bandwidth, 1 Device(s)

CentOS7.4 TITAN V CUDA 9.1 bandwidthTest deviceQuery nvidia-smi

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NVIDIA GPU CLOUD でPyTorch に再チャレンジしてみた

投稿日: 2018年5月7日 作成者: chibi

PyTorch での機械学習の推移
Test set: Average loss: 0.0545, Accuracy: 9814/10000 (98%)
2　chibi@1604 ~$ sudo nvidia-docker run –rm -ti nvcr.io nvidia pytorch 17.10
GTX1080Ti温度推移
約14%の使用率
2　chibi@1604 ~$ sudo nvidia-docker run –rm -ti nvcr.io nvidia pytorch 17.10 nvidia-smi

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DIGTSを使って機械学習の手順を追ってみた

投稿日: 2018年5月7日 作成者: chibi

MNIST

LeNet

Accuracy

Loss

GTX1080Ti 温度推移
20180209 Unbuntu16.04.3 GTX1080Ti Accuracy nvidia-smi

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Ubuntu16.04.3 nvidia-docker でnvidia-smiを表示させてみた

投稿日: 2018年4月17日 作成者: chibi

chibi@1604:~$ cat /etc/os-release
NAME=”Ubuntu”
VERSION=”16.04.3 LTS (Xenial Xerus)”
ID=ubuntu
ID_LIKE=debian
PRETTY_NAME=”Ubuntu 16.04.3 LTS”
VERSION_ID=”16.04″
HOME_URL=”http://www.ubuntu.com/”
SUPPORT_URL=”http://help.ubuntu.com/”
BUG_REPORT_URL=”http://bugs.launchpad.net/ubuntu/”
VERSION_CODENAME=xenial
UBUNTU_CODENAME=xenial
Ubuntu16.04.3 nvidia-docker を使ってnvidi-smiを表示させてみた

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Arch Linux GTX1050Ti CUDA 9.1 ./deviceQueryを動作させてみた

投稿日: 2018年4月4日 作成者: chibi

[chibi@archlinux deviceQuery]$ cat /etc/os-release
NAME=”Arch Linux”
PRETTY_NAME=”Arch Linux”
ID=arch
ID_LIKE=archlinux
ANSI_COLOR=”0;36″
HOME_URL=”https://www.archlinux.org/”
SUPPORT_URL=”https://bbs.archlinux.org/”
BUG_REPORT_URL=”https://bugs.archlinux.org/”
[chibi@archlinux deviceQuery]$ ./deviceQuery
Arch Linux GTX1050Ti CUDA 9.1 deviceQuery

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