ディープラーニングのトレーニング中に GPU の温度が高すぎますか?すぐにクールダウンするには、以下の数行のコマンドを入力してください

ディープラーニングのトレーニング中に GPU の温度が高すぎますか?すぐにクールダウンするには、以下の数行のコマンドを入力してください

[[197022]]

新しく購入した水冷なしのパブリック版GPUの温度は、フル負荷で稼働すると室温から85度まで急上昇しました。また、モデルのトレーニングは数分で終わるものではなく、長時間高温で稼働する可能性が非常に高いです。こんなに高価なGPUが熱くなり続けるのは本当に残念です!

まず、私は Zhihu の友人の記事「ディープラーニング プラットフォームをゼロから組み立てる (GPU 冷却)」に触発されました。具体的な住所:

http://t.cn/RK9wyBK

この記事は、Ubuntu X サーバー環境で nvidia-settings を変更して GPU ファン速度を変更する方法について説明します。デフォルトの nvidia-settings 設定では、計算中に GPU 温度が 85 度に達してもファン速度は 70% を超えないため、GPU の熱をうまく放散できないため、GPU ファン速度を手動で変更する必要があります。

注: 以下の設定は Linux システムの GPU 設定です。Windows ユーザーは関連記事を検索してください。

1. ディスプレイ(Xサーバー)がある場合

上記の記事「ディープラーニング プラットフォームをゼロから構築する」を完全に実行できます。主な手順は次のとおりです。

1. /etc/X11/xorg.congファイルを変更する

  1. sudo ナノ /etc/X11/xorg.conf

2. 「デバイス」セクションにオプション「Coolbits」「4」を追加します。

  1. セクション「デバイス」  
  2. 識別子「Device0」  
  3. ドライバー「nvidia」  
  4. ベンダー名「NVIDIA」  
  5. オプション「クールビット」   「4」  
  6. 終了セクション

3. コンピュータを再起動します: sudo reboot

4. 入力:

  1. nvidia-settings -a "[gpu:0]/GPUFanControlState=1" -a "[fan:0]/GPUTargetFanSpeed=100"  

ここで GPUTargetFanSpeed=100 はファン速度で、100 はファンが 100% の速度で動作することを意味し、他の速度に変更することもできます。新しい NVIDIA ドライバーでは、GPUCurrentFanSpeed が GPUTargetFanSpeed に変更されていることに注意してください。また、GPUFanControlState=1 は、ユーザーが GPU ファン速度を手動で調整できることを意味します。

オリジナルのZhihuの著者である張三氏に感謝します

2. モニターがない場合

一般的に、Ubuntu でディープラーニング環境を構築した後、多くの人は Ubuntu の X デスクトップ サービスを無効にし、別の Windows コンピューターから ssh 経由で GPU マシンに接続することに慣れています。この時点で、X サーバーは無効になっており、コンピューターの電源を入れるとコマンドライン モードが自動的に起動します。上記の最初の方法はこの状況には適用できません。理由は、nvidia-settings は X デスクトップ環境でのみ実行できるためです。この設定を強制しようとすると、エラーが発生します。

したがって、通常の状況では、この設定を変更してファン速度を変更することはできません。

しかし、それを変更する他の方法はあるのでしょうか?持っている!システムを騙してモニターがあると思わせる必要があります。これはヘッドレス モードと呼ばれることもあります。

主な解決策は、リンクの記事を参照することです (X なしのファン速度: powermizer がカードを p8 に落とす)。

http://t.cn/RK9ASS5

この記事では、ファン速度を変更するためのスクリプトを紹介します。Ubuntu でスクリプトを実行すると、ファン速度をリアルタイムで調整して GPU を冷却できます。

詳細な手順は次のとおりです。

1. この github リポジトリをローカル ディレクトリ /opt にクローンします。

https://github.com/boris-dimitrov/set_gpu_fans_public

cd /opt

git クローン https://github.com/boris-dimitrov/set_gpu_fans_public

このリポジトリには、上記のようにいくつかのファイルが含まれています。主なものは cool_gpu ファイルです。フォルダーをクローンした後、cool_gpu を実行してファン速度を調整できます。

2. フォルダ名を set-gpu-fans に変更します。作者の不注意により、このフォルダは cool_gpu コードでは「set-gpu-fans」という名前になっていますが、git によってクローンされたフォルダ名は「set_gpu_fans_public」です。

sudo mv set_gpu_fans_public を設定する

3. システムにこのコードの場所を知らせるためのシンボリック リンクを作成します。

gpu-fans を /opt/gpu-fans に設定します

4. set-gpu-fans フォルダを見つけて、次のコマンドを入力します。

  1. cd /opt/set-gpu-fans
  2. sudo tcsh
  3. ./cool_gpu >& コントローラ.log &
  4. tail -f コントローラ.log

このコマンドは、cool_gpu 冷却コードを実行します。起動すると、次のようなリアルタイムで変化するプロンプトが表示されます。

計算テストを始める前に、現在の GPU 温度を確認しましょう。

ここでは、2 枚のカードを使用して計算テストを行っています。2 枚のカードの Perf (パフォーマンス) 項目が「P2」に調整されており (他のカードは P8 のまま)、2 枚のカードの温度は 35 度、3 つのファンの速度はすべて 55% であることがわかります。 「P2」は、NVIDIA のグラフィック カードの電源状態を表し、P0 から P12 まで、パフォーマンスが最も高い状態は P0、実行中の計算は P2、消費電力が最も高い (パフォーマンスが最も高い) 状態は P12 です。

モデルのトレーニングを開始すると、プログラムが常に温度を自動的に調整していることがわかります。

トレーニング モデルを一定期間実行した後、最終的な温度ステータスは次のようになります。

ファンはすべて 80% の速度に調整され、温度は 65 度で安定しました。記事の冒頭のデータと比較すると、グラフィック カードの温度は 84 度から 65 度に下がり、なんと 20 度も下がりました。

3. 注目すべき点

上記の記事の後半部分が出る前に、インターネット上で最もオリジナルなバージョンと言える別の記事が出回っていました。上記の後半部分のコードは、記事のオリジナルバージョンに基づいて改良されています。リンクアドレスはこちらです (X サーバーなしでファン速度を設定する):

http://t.cn/RK9yQmf

しかし、この記事の元のコードには重大な問題があります。ファン速度は強制的に変更できますが、GPU はダウングレードされ、電源状態は強制的に P8 に低下し、コンピューティング パフォーマンスが大幅に低下します。

この記事はかなり前に公開されたもので、最新のグラフィック カードやドライバーには適していない可能性があります。そのため、上記の 2 番目の部分には改良版があります。したがって、元のバージョンのコードは使用しないでください。そうしないと、GPU のパフォーマンスが制限されます。

Leifeng.comから転載。この記事の著者はHu Zhihao氏で、元々は著者の個人ブログに掲載されたものです。

<<:  人工知能の導入により AR/VR はどこへ向かうのでしょうか?

>>:  あなたは知っていますか?注文するテイクアウトはすべて、ディープラーニングとの美しい出会いです

ブログ    
ブログ    

推薦する

なぜ今、AI 画像はすべて女性なのでしょうか?人間とコンピュータの相互作用のメンタルモデルから始めましょう

興味深い質問です。Siri、Cortana、Alexa など、ほとんどの AI ロボットや音声アシス...

JVMシリーズ(3):GCアルゴリズムガベージコレクター

[[204469]]概要ガベージコレクションは、通常「GC」と呼ばれます。1960年にMITのLis...

...

PyTorch と TensorFlow のどちらが優れていますか?最前線の開発者の声

Theano、TensorFlow、Torch、MXNetから最近人気のPyTorchなど、ディープ...

...

ミストラルAIの新モデルはGPT-4をベンチマークしており、オープンソースではなくマイクロソフトと協力、ネットユーザー:当初の意図を忘れた

生成AIの分野で、新たな重量級の製品が登場しました。月曜日の夜、ミストラルAIは「フラッグシップ」の...

AI画像認識は無関係? Google AI: 段階的なトレーニング セットで画像の説明精度を向上

絵を千語で説明できるとしたら、絵の中に描写できる詳細や物体間の関係性は実に多くあります。犬の毛の質感...

受注収益が7億人民元を超えるPercentが、なぜこれほど爆発的な成長を遂げることができたのでしょうか?

2009年に設立されたPercentage Pointは、間違いなく中国のビッグデータ産業の発展の...

第1回世界情報会議は6月29日〜30日に天津で開催される。

【51CTO北京ニュース】2017年6月6日、北京で第1回世界インテリジェンス大会の記者会見が開催...

テンセント・フンユアン・ビッグモデル・アップグレード:「文勝図」を追加し、コード能力を大幅に向上

テンセントは10月26日、テンセント渾源モデルが新たなアップグレードを経て、「文勝図」機能を正式に公...

...

ローコード自動化が銀行業務をどう変えるか

基本的な当座預金口座の機能に関しては銀行間でほとんど違いがないため、各銀行は顧客にさらに多くの機能を...

ディープラーニング プロジェクトをゼロから構築するにはどうすればよいでしょうか?詳細なチュートリアルはこちら

ディープラーニングに関する理論コースを受講した後、多くの人が独自のプロジェクトを構築してみることに興...