適用于 Azure 資料科學 VM 的深度學習和 AI 架構

DSVM 上的深度學習架構如下所示。

CUDA、cuDNN、NVIDIA 驅動程式

類別
) 支援的版本 ( 11
支援的 DSVM 版本 Windows Server 2019
Ubuntu 18.04
它是如何在 DSVM 上設定/安裝的? nvidia-smi 可於系統路徑上取得。
如何執行 在 Windows) 或 Linux) 上的終端 (上開啟命令提示字元 (,然後執行 nvidia smi-s

Horovod

類別
) 支援的版本 ( 0.21.3
支援的 DSVM 版本 Ubuntu 18.04
它是如何在 DSVM 上設定/安裝的? Horovod 安裝在 Python 3。5
如何執行 在終端機上啟用正確的環境,然後執行 Python。

NVidia 系統管理介面 (nvidia-smi-s)

類別
) 支援的版本 (
支援的 DSVM 版本 Windows Server 2019
Ubuntu 18.04
其用途為何? 用來查詢 GPU 活動的 NVIDIA 工具
它是如何在 DSVM 上設定/安裝的? nvidia-smi 位於系統路徑上。
如何執行 具有 GPU 的 虛擬機器上,開啟命令提示字元 (Windows) 或 Linux) 上的終端機 (,然後執行 nvidia-smi

PyTorch

類別
) 支援的版本 ( 1.9.0 (Ubuntu 18.04,Windows 2019)
支援的 DSVM 版本 Windows Server 2019
Ubuntu 18.04
它是如何在 DSVM 上設定/安裝的? 已安裝在 Python 中,conda 環境 ' py38_default ',' py38_pytorch '
如何執行 終端機:啟用正確的環境,然後執行 Python。
* JupyterHub:連線,然後開啟 PyTorch 目錄以取得範例。

TensorFlow

類別
) 支援的版本 ( 2.5
支援的 DSVM 版本 Windows Server 2019
Ubuntu 18.04
它是如何在 DSVM 上設定/安裝的? 已安裝在 Python 中,conda 環境 ' py38_default ',' py38_tensorflow '
如何執行 終端機:啟用正確的環境,然後執行 Python。
* Jupyter:連線JupyterJupyterHub,然後開啟 TensorFlow 目錄以取得範例。