Jupyter笔记本-GPU

Question

我正在研究Jupyter Notebook，并希望通过使用Google GPU使其运行更快。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Local Runtime，然后选择硬件加速器作为GPU，如Google Colab Free GPU Tutorial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笔记本电脑断开了连接... 在本教程中，他似乎可以连接到jupyter并仍使用GPU，但我不能。

有人知道如何解决该问题吗？

Answer 1

我认为您的要求是不可能的。一些解释：

在您的情况下，您有两个用于与代码交互的前端：

1. Jupyter Notebook（由运行计算机的本地服务器提供给浏览器）
2. Google Colab（从Google服务器提供）

此外，您还有两个后端，它们运行从前端接收的代码：

1. IPython kernels（从您的jupyter程序开始）
2. Google cloud runtimes（在Google云基础架构上运行，可能具有GPU加速功能）

以下组合是可能的：

1. Jupyer Notebook --> IPython kernel可能是您开始使用的设置。
2. Google Colab --> Google cloud runtimes是Google colab的默认设置。您将笔记本文件上传到Google驱动器（或创建一个新文件）。您在Colab界面中执行的代码可以在Google云基础架构上运行。这也使您可以通过在运行时->更改运行时类型中激活它来访问GPU加速
3. Google Colab --> IPython kernel仍在像（2）一样在Google Colab界面中编写代码，但是当您执行单元格时，它是由计算机上的IPython内核使用本地硬件运行的。您链接的“本地运行时”帮助文章中介绍了此设置。

您要尝试执行的操作听起来像：

1. Jupyter Notebook --> Google cloud runtime，这是不可能的唯一组合。

如果您想在Google云硬件上使用GPU加速来运行笔记本，则有两种选择：

1. 将其上传到您的Google云端硬盘并在Google Colab中编辑/运行（上面的设置2）
2. 按照here所述，使用Google Compute Engine实例运行Jupyer Notebook。请注意，在这种情况下，可能需要付费。