AWS EC2 深度学习实例 cuda 3.0答案

【问题标题】：AWS EC2 Deep Learning instance cuda 3.0AWS EC2 深度学习实例 cuda 3.0
【发布时间】：2020-07-26 17:53:19
【问题描述】：

我刚刚启动（并支付了费用）Deep Learning AMI (Ubuntu 18.04) Version 27.0 (ami-0dbb717f493016a1a) 实例类型g2.2xlarge。我激活了

for PyTorch with Python3 (CUDA 10.1 and Intel MKL) ____________source activate pytorch_p36

当我运行我的 pytorch 网络时，我看到一个警告

/home/ubuntu/anaconda3/envs/pytorch_p36/lib/python3.6/site-packages/torch/cuda/__init__.py:134: UserWarning: 
    Found GPU0 GRID K520 which is of cuda capability 3.0.
    PyTorch no longer supports this GPU because it is too old.
    The minimum cuda capability that we support is 3.5.

这是真的吗？

这是我将神经网络放在 gpu 上的代码

if torch.cuda.is_available():
        device = torch.device("cuda:0")  # you can continue going on here, like cuda:1 cuda:2....etc. 
        print("Running on the GPU")
    else:
        device = torch.device("cpu")
        print("Running on the CPU")

    net = Net(image_height, image_width)
    net.to(device)

【问题讨论】：

标签： amazon-web-services amazon-ec2 pytorch gpu

【解决方案1】：

我必须使用g3s.xlarge 实例。我猜 g2 实例使用较旧的 GPU。

我还必须在这个https://discuss.pytorch.org/t/oserror-errno-12-cannot-allocate-memory-but-memory-usage-is-actually-normal/56027 之后在我的数据加载器上创建num_workers=0。

这是向设备添加张量时的另一个 pytorch 陷阱https://stackoverflow.com/a/51606286/3614578。

【讨论】：