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1.4 在GCP 上启动实例

《Python深度学习实战:75个有关神经网络建模、强化学习与迁移学习的解决方案》第1章编程环境、GPU 计算、云解决方案和深度学习框架,本章重点介绍构建深度学习框架用到的一些流行技术方案。本节为大家介绍在GCP 上启动实例。

作者:程国建/周冠武 译来源:机械工业出版社|2018-08-30 17:54

1.4 在GCP 上启动实例

另一个流行的云提供商是Google 公司,其GCP 越来越受欢迎,并且拥有更大的优势,其中包括更新的GPU 类型NVIDIA P100 以及16 GB 的GPU 内存。在这个方案中,提供了启动一个支持GPU 的计算步骤。

做好准备

在开始这个方案之前,应该明了GCP 及其租用成本。

如何去做…

1)在首次使用GPU 启动计算实例之前,需要请求增加GPU 配额。详情参阅 https ://console.cloud.google.com/projectselector/iam-admin/quotas。

2)首先,选择要使用的项目,并相应地应用测度和区域滤波器。GPU 实例应该显示如图1.1 所示。

3)选择要更改的配额,单击EDIT QUOTAS,然后按照步骤操作。

4)当指标增加时,将收到电子邮件确认。

5)之后,可以创建一个支持GPU 的机器。

6)启动机器时,如果想使用Jupyter Notebook,请确保勾选允许HTTP 通信及其HTTP通信框。

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