Jupyter 笔记本 - GPU

Question

我正在开发 Jupyter Notebook，并希望通过使用 Google GPU 使其运行得更快。我已经进行了一些研究并找到了解决方案，但它对我不起作用。解决方案是：“最简单的方法是使用连接到本地运行时，然后选择硬件加速器作为 GPU，如Google Colab 免费 GPU 教程中所示。”我确实设法将 googe colab 连接到 jupyter，但是当我尝试将硬件加速器切换到 GPU 时，我与 jupyter 笔记本断开了连接...在教程中，他似乎能够连接到 jupyter 并且仍然使用 GPU，但我不能。有谁知道如何解决这个问题？

Answer 1

我认为你问的是不可能的。一些解释：

在您的情况下，您有两个前端用于与代码交互：

1. Jupyter Notebook （由运行您计算机的本地服务器提供给您的浏览器）

2. Google Colab （由谷歌服务器提供）

此外，您有两个后端运行它们从前端接收的代码：

1. IPython kernels （由您的 jupyter 进程启动）

2. Google cloud runtimes （在谷歌云基础设施上运行，可能带有 GPU 加速）

以下组合是可能的：

1. Jupyer Notebook --> IPython kernel 这可能是您开始时的设置。

2. Google Colab --> Google cloud runtimes是 Google colab 的默认设置。您将笔记本文件上传到您的谷歌驱动器（或创建一个新的）。您在 Colab 界面中执行的代码在 google 云基础架构上运行。这也使您可以通过在运行时激活它来访问 GPU 加速 -> 更改运行时类型

3. Google Colab --> IPython kernel您仍然像 (2) 中那样在 Google Colab 界面中编写代码，但是当您执行单元时，它由计算机上的 IPython 内核使用本地硬件运行。您链接的“本地运行时”帮助文章中描述了此设置。

您正在尝试做的事情听起来像：

1. Jupyter Notebook --> Google cloud runtime 这是这里唯一不可能的组合。

如果你想在谷歌云硬件上运行带有 GPU 加速的笔记本，你有两个选择：

1. 将其上传到您的 Google Drive 并在 Google Colab 中编辑/运行（上面的设置 2）

2. 使用谷歌Compute Engine执行个体所描述的运行Jupyer笔记本电脑在这里。请注意，在这种情况下可能会收取费用。