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8GPU: GeForce RTX 3090 Deep Learning Benchmarks
GeForce RTX 3090 の Deep Learning 学習での性能評価のため、HPCDIY-ERMGPU8R4S に8枚実装して、tensorflow で tf_cnn_benchmarks.py（ダウンロートはこちら）を実行してみました。 CPU: 2x AMD EPYC Rome 7302...
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8GPU: HPCDIY-ERMGPU8R4S に RTX3090を8枚実装してGPU100%での消費電力と温度
HPCDIY-ERMGPU8R4S（こちら）にGeForce RTX 3090 を8枚実装し、gpu_burn（こちら）を実行して、消費電力と温度が定常状態になるまでを nvidia-smi -l で監視してみました。
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8GPU: GeForce RTX 3090 の nvidia-smi と deviceQuery
HPCDIY-ERMGPU8R4S（こちら）に GeForce RTX 3090 を 8 枚実装して、nvidia-smi と deviceQuery を実行してみました。
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4GPU: GeForce RTX 3090 Deep Learning Benchmarks
GeForce RTX 3090 の Deep Learning 学習での性能評価のため、HPCDIY-ERM1GPU4TS に４枚実装して、tensorflow で tf_cnn_benchmarks.py（ダウンロートはこちら）を実行してみました。 TensorFlow...
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4GPU: HPCDIY-ERM1GPU4TS に RTX3090を4枚実装してGPU100%での消費電力と温度
HPCDIY-ERM1GPU4TS（こちら）にGeForce RTX 3090 を4枚実装し、gpu_burn（こちら）を実行して、消費電力と温度が定常状態になるまでを nvidia-smi -l で監視してみました。
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4GPU: GeForce RTX 3090 の nvidia-smi と deviceQuery
HPCDIY-ERM1GPU4TS（こちら）に GeForce RTX 3090 を４枚実装して、nvidia-smi と deviceQuery を実行してみた。
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14TBx12のディスクアレイとRAIDカードを接続しRAIDを構築し速度を計測する
「14TBx12のディスクアレイとRAIDカードを接続しRAIDを構築し速度を計測する」動画（こちら）をアップしました。
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10GPU4UサーバーのGPU交換（ラックマウントしたまま）
10GPU4Uサーバー（こちら）のGPUをラックマウントしたまま交換する動画（こちら）をアップしました。
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200V PDU (Power Distribution Unit)のラックマウントと電源ケーブル配線
200V PDU（こちら）をラックマウントして10GPUサーバー（こちら）に電源ケーブルを配線する動画（こちら）をアップしました。
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10GPU4Uサーバーをラックマウント
10GPUサーバー（こちら）をラックにマウントする方法を動画にしました。 よろしければこちらをご覧ください。