es dev stack

es-dev-stack

Solusi bare-metal lokal untuk menerapkan aplikasi bertenaga GPU dalam container

Postingan Blog dengan detail penerapan:

http://www.emergingstack.com/2016/01/10/Nvidia-GPU-plus-CoreOS-plus-Docker-plus-TensorFlow.html

Prasyarat

• Mesin khusus yang kompatibel dengan CoreOS dengan vanilla CoreOS terinstal
• GPU Nvidia generasi saat ini (diuji dengan TitanX)

Untuk Membangun

Gambar Instalasi Driver Nvidia

 $ cd es-dev-stack/corenvidiadrivers

 $ docker build -t cuda .

Gambar TensorFlow berkemampuan GPU

 $ cd es-dev-stack/tflowgpu

 $ docker build -t tflowgpu .

Untuk Berlari

Tahap 1 - Instal Driver Nvidia & Daftarkan Perangkat GPU (Satu Kali)

 # docker run -it --privileged cuda

 # ./mkdevs.sh

Tahap 2 - TensorFlow Docker Container dengan perangkat GPU yang dipetakan

 $ docker run --device /dev/nvidia0:/dev/nvidia0 --device /dev/nvidia1:/dev/nvidia1 --device /dev/nvidiactl:/dev/nvidiactl --device /dev/nvidia-uvm:/dev/nvidia-uvm -it -p 8888:8888 --privileged tflowgpu

Untuk Menguji

• Buka browser web Anda ke http://{host IP}:8888 dan luncurkan notebook CNN.ipynb
• Jalankan semua langkah untuk mengonfirmasi
• Untuk memvalidasi GPU yang digunakan, lihat statistik yang dihasilkan dari alat Nvidia-SMI;

 $ docker exec -it {container ID} /bin/bash

Dari dalam wadah yang sedang berjalan:

 $ watch nvidia-smi

Kredit:

Solusi ini mengambil inspirasi dari beberapa sumber komunitas. Berkat;

Pengaturan driver Nvidia melalui Docker - Joshua Kolden [email protected]

Buku catatan demo ConvNet - Edward Banner [email protected]