云服务jupyter notebook GPU配置
时间: 2025-02-06 13:12:03 浏览: 67
### 配置云端Jupyter Notebook以使用GPU
#### 选择合适的云服务平台
为了在云计算环境中运行带有GPU支持的Jupyter Notebook实例,建议选择提供强大GPU资源的服务平台。Amazon Web Services (AWS) 是一个广泛使用的选项,提供了多种类型的GPU实例供用户选择[^2]。
#### 创建并启动EC2 GPU实例
当决定采用AWS作为托管环境时,需登录到AWS管理控制台,并导航至EC2服务页面来创建新的实例。对于深度学习应用而言,推荐选用配备NVIDIA Tesla K80或其他更先进型号GPU的P2或P3系列实例类型。
#### 安装必要的驱动程序和依赖项
一旦选择了适合需求的AMI镜像(如Deep Learning AMI),则该镜像通常已经预安装了CUDA Toolkit以及cuDNN库等必需组件。然而,在某些情况下可能仍需手动更新这些软件包版本以匹配所选TensorFlow或其他框架的要求[^1]。
#### 启动Jupyter Notebook服务器
完成上述准备工作之后,可以通过SSH连接到新创建好的EC2实例内部执行如下命令开启Jupyter notebook web界面:
```bash
jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --allow-root
```
此操作会生成一组访问令牌用于浏览器端登陆验证过程;同时指定`--ip=0.0.0.0`参数允许外部网络请求接入notebook server。
#### 测试GPU可用性
最后一步是在新开启的Notebook中编写Python脚本测试是否能够成功调用GPU设备。可以利用tensorflow内置函数实现这一点:
```python
import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))
```
如果一切正常,则应该能看到输出显示有至少一块以上的GPU被识别出来并且处于可工作状态。
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