实验室没有服务器如何跑深度学习模型

实验室没有服务器可以用Googlecolab跑深度学习模型。具体 *** 作步骤如下：
1、创建colab文件：进入Google云盘后，创建一个colab文件。第一次使用，会存在colab选项不显示的情况，点击关联更多应用即可。点击colab选项后会跳转到一个页面，与jupyter基本一模一样，可输入代码段，能连接服务器，有文件目录、colab文件名和使用选项。
2、配置colab环境：点击修改后点击笔记本设置就可以配置gpu了，硬件加速选择gpu，点击连接即配置好环境，将Googledrive的云空间连接起来，就有了drive文件夹，现在配置已经全部完成。
3、配置完成就可以使用Googlecolab跑深度学习模型了，gpu是k80计算速度慢，可以再新建一个colab文件，两三次就可以开到p100了。gpu用完的场景，需要1天时间恢复，可以再弄一个谷歌账号重复上述 *** 作。

个人觉得现在市面上的风冷已经不能满足深度学习GPU服务器的散热要求，需要转向新的技术以此满足深度学习训练服务器散热的需求。蓝海大脑液冷服务器 HD210 H系列突破传统风冷散热模式，采用风冷和液冷混合散热模式——服务器内主要热源 CPU 利用液冷冷板进行冷却，其余热源仍采用风冷方式进行冷却。通过这种混合制冷方式，可大幅提升服务器散热效率，同时，降低主要热源 CPU 散热所耗电能，并增强服务器可靠性。经检测，采用液冷服务器配套基础设施解决方案的数据中心年均 PUE 值可降低至 12 以下。是个不错的选择。

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