NVIDIA Tesla V100部署与使用

在先前的实验过程中，使用了腾讯云提供的nvidia T4GPU，尽管其性能较博主的笔记本有了极大提升，但总感觉仍有些美中不足，因此本次博主租赁了nvidia V100 GPU，看看它的性能表现如何。
和先前一样，只需要将服务器使用xshell连接我们就可以使用了。我们首先看下其配置情况：

可以看到，其GPU显存达到了32G，先前博主查询V100的显存仅为16G的，这可当真是意外之喜。
然后便是老生常谈的环境部署过程了：
创建虚拟环境：

conda create -n yolo python=3.8

此时报错：

NoWritableEnvsDirError: No writeable envs directories configured.- /home/ubuntu/.conda/envs- /usr/local/miniconda3/envs

这是没有写入权限造成的，修改一下：

sudo chmod a+w .conda

或者执行下面命令，注意路径可能不同

sudo chmod -R 777 /home/ubuntu/miniconda3

再次创建环境：成功。随后激活yolo环境

source activate yolo

然后安装pytorch及其依赖

conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch

其他依赖包

 pip install matplotlibpip install scipypip install tensorboardpip install tqdmpip install opencv-python当然这里可以一次性使用以下命令全部安装：pip install matplotlib,scipy,tensorboard,tqdm,opencv-python

随后我们使用pycharm连接服务器。

然后便可以开始训练了，设置batch-size=32,epoch为400，此时GPU使用情况如下：

当我们将batch-size调整为48时，在训练过程中，其会保存一些数据，此时便存在显存溢出的风险了。

警告：
根据实验，将batch-size设置为32依旧会爆显存，因此将其设置为24，其实在监控中可以发现，GPU可能只是在一瞬间对显存需求较大，从而造成爆显存问题，如我们在训练完第一轮后保留一些梯度信息，模型信息时会对显存需求激增，从而出错。

最终本次实验设置batch-size=24，epoch=400
实验环境：
GPU为 NVIDIA Tesla V100,显存32G
CPU为Intel® Xeon® Gold 6133 CPU @ 2.50GHz
下图是CPU配置信息，使用cat /proc/cpuinfo即可查询

使用下面命令查询cpu信息，可知该服务器上由8个CPU，每个CPU有8个核心，每个核心为8线程。共8×8×8=512个线程

(yolo) ubuntu@VM-0-4-ubuntu:~$ grep 'processor' /proc/cpuinfo |  wc -l
8
(yolo) ubuntu@VM-0-4-ubuntu:~$ grep 'physical id' /proc/cpuinfo 
physical id	: 0
physical id	: 0
physical id	: 0
physical id	: 0
physical id	: 0
physical id	: 0
physical id	: 0
physical id	: 0
(yolo) ubuntu@VM-0-4-ubuntu:~$ grep 'core id' /proc/cpuinfo | sort -u |wc -l
8
(yolo) ubuntu@VM-0-4-ubuntu:~$ grep 'processor' /proc/cpuinfo | sort -u | wc -l
8
(yolo) ubuntu@VM-0-4-ubuntu:~$ 

历时28个小时，epoch=400，batch-size=24。
在本次运行完成后，竟然惊奇的发现较先前有了很大进步，而且在运行时也发现其loss依旧还有下降的趋势，因此决定在此基础上再次迭代200次并进行观测结果。
如此看来进行简单原因分析，首先说较先前训练轮数增加了，此外batch-size也增大了。可能便是此使其产生变化。