【发布时间】：2018-05-28 01:26:15
【问题描述】：
我将一些（不是那么）大数据加载到其中。 9GB 的压缩文件。无法解压，因为磁盘空间不够。
目前的硬件规格是什么？磁盘大小是多少？
【问题讨论】：
标签： hardware google-colaboratory
【发布时间】：2018-05-28 01:26:15
【问题描述】：
您可以使用!df -h 之类的命令查看磁盘信息。要查看 CPU 规格，!cat /proc/cpuinfo。为了记忆，!cat /proc/meminfo。
这是一个示例笔记本： https://colab.research.google.com/notebook#fileId=1_x67fw9y5aBW72a8aGePFLlkPvKLpnBl
编辑：Colab 现在提供Pro version，它提供的磁盘数量是免费版本的两倍。
【讨论】：
我在这里运行一些测试。
https://colab.research.google.com/notebook#fileId=1dint4ly-7h8Trw0XRJ1uhC_VKe_wDJfY
简而言之：
- n1-highmem-2 实例
- 2vCPU @ 2.2GHz
- 13GB 内存
- 100GB 可用空间
- 怠速切断 90 分钟
- 最多 12 小时
2020 年更新：
- GPU 实例降级到 64GB 磁盘空间。
【讨论】：
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空闲截止时间和最大时间是什么意思？
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@laltin 如果您关闭浏览器，它将在 90 分钟后停止。如果您打开浏览器，它将在 12 小时后停止。
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只能用12小时？
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@Mikhail_Sam 您可以保存结果（例如每小时一次），然后从上一个检查点重新开始训练。
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“GPU 实例升级到 350 GB”可用空间？
我进行了几次测试，发现，
GPU：1xTesla K80，计算 3.7，拥有 2496 个 CUDA 内核，12GB GDDR5 VRAM
CPU：1 个单核超线程 Xeon 处理器 @2.3Ghz，即（1 核，2 线程）
内存：~12.6 GB 可用
磁盘：~33 GB 可用
你可以在这里看到它https://colab.research.google.com/drive/151805XTDg--dgHb3-AXJCpnWaqRhop_2
【讨论】：
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感谢您的代码。如果是虚拟机，是否可以找到有关操作系统的信息？
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嗨@Anirudh Chandupatla，当你说“2496 个 CUDA 核心”时，这是否意味着有 2496 个 GPU 核心？我在某处读到，Google Colab 的免费版本只有一个（即 1 个）GPU 核心，但我不确定它的更新程度
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@Leockl 单 GPU 有多个 CUDA 内核。就像单个 CPU 有多个内核（大约 4 个）。此外，使用单个 CUDA 内核根本没有意义，因为这会使 GPU 比 CPU 慢。