Google Colab - Sử dụng GPU miễn phí

Google cung cấp việc sử dụng GPU miễn phí cho máy tính xách tay Colab của bạn.

Kích hoạt GPU

Để bật GPU trong máy tính xách tay của bạn, hãy chọn các tùy chọn menu sau:

Runtime / Change runtime type

Bạn sẽ thấy màn hình sau đây là đầu ra:

Lựa chọn GPUvà máy tính xách tay của bạn sẽ sử dụng GPU miễn phí được cung cấp trên đám mây trong quá trình xử lý. Để có cảm giác xử lý GPU, hãy thử chạy ứng dụng mẫu từMNIST hướng dẫn mà bạn đã nhân bản trước đó.

!python3 "/content/drive/My Drive/app/mnist_cnn.py"

Thử chạy cùng một tệp Python mà không bật GPU. Bạn có nhận thấy sự khác biệt về tốc độ thực thi không?

Kiểm tra GPU

Bạn có thể dễ dàng kiểm tra xem GPU đã được bật hay chưa bằng cách thực thi đoạn mã sau:

import tensorflow as tf
tf.test.gpu_device_name()

Nếu GPU được bật, nó sẽ đưa ra kết quả sau:

'/device:GPU:0'

Liệt kê thiết bị

Nếu bạn muốn biết các thiết bị được sử dụng trong quá trình thực thi sổ ghi chép của mình trên đám mây, hãy thử đoạn mã sau:

from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()

Bạn sẽ thấy kết quả như sau:

[name: "/device:CPU:0"
   device_type: "CPU"
   memory_limit: 268435456
   locality { }
   incarnation: 1734904979049303143, name: "/device:XLA_CPU:0"
   device_type: "XLA_CPU" memory_limit: 17179869184
   locality { } 
   incarnation: 16069148927281628039
   physical_device_desc: "device: XLA_CPU device", name: "/device:XLA_GPU:0"
   device_type: "XLA_GPU"
   memory_limit: 17179869184
   locality { }
   incarnation: 16623465188569787091
   physical_device_desc: "device: XLA_GPU device", name: "/device:GPU:0"
   device_type: "GPU"
   memory_limit: 14062547764
   locality {
      bus_id: 1
      links { } 
   }
   incarnation: 6674128802944374158
physical_device_desc: "device: 0, name: Tesla T4, pci bus id: 0000:00:04.0, compute capability: 7.5"]

Kiểm tra RAM

Để xem tài nguyên bộ nhớ có sẵn cho quy trình của bạn, hãy nhập lệnh sau:

!cat /proc/meminfo

Bạn sẽ thấy kết quả sau:

MemTotal: 13335276 kB
MemFree: 7322964 kB
MemAvailable: 10519168 kB
Buffers: 95732 kB
Cached: 2787632 kB
SwapCached: 0 kB
Active: 2433984 kB
Inactive: 3060124 kB
Active(anon): 2101704 kB
Inactive(anon): 22880 kB
Active(file): 332280 kB
Inactive(file): 3037244 kB
Unevictable: 0 kB
Mlocked: 0 kB
SwapTotal: 0 kB
SwapFree: 0 kB
Dirty: 412 kB
Writeback: 0 kB
AnonPages: 2610780 kB
Mapped: 838200 kB
Shmem: 23436 kB
Slab: 183240 kB
SReclaimable: 135324 kB
SUnreclaim: 47916
kBKernelStack: 4992 kB
PageTables: 13600 kB
NFS_Unstable: 0 kB
Bounce: 0 kB
WritebackTmp: 0 kB
CommitLimit: 6667636 kB
Committed_AS: 4801380 kB
VmallocTotal: 34359738367 kB
VmallocUsed: 0 kB
VmallocChunk: 0 kB
AnonHugePages: 0 kB
ShmemHugePages: 0 kB
ShmemPmdMapped: 0 kB
HugePages_Total: 0
HugePages_Free: 0
HugePages_Rsvd: 0
HugePages_Surp: 0
Hugepagesize: 2048 kB
DirectMap4k: 303092 kB
DirectMap2M: 5988352 kB
DirectMap1G: 9437184 kB

Giờ đây, bạn đã sẵn sàng cho việc phát triển các mô hình học máy bằng Python bằng Google Colab.