es dev stack

エス開発スタック

GPU を利用したアプリケーションをコンテナにデプロイするためのオンプレミスのベアメタル ソリューション

導入の詳細を記載したブログ投稿:

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

前提条件

• バニラ CoreOS がインストールされた CoreOS 互換の専用マシン
• 現行世代の Nvidia GPU (TitanX でテスト済み)

構築するには

Nvidia ドライバーのインストール イメージ

 $ cd es-dev-stack/corenvidiadrivers

 $ docker build -t cuda .

GPU 対応の TensorFlow イメージ

 $ cd es-dev-stack/tflowgpu

 $ docker build -t tflowgpu .

走るために

ステージ 1 - Nvidia ドライバーのインストールと GPU デバイスの登録 (1 回限り)

 # docker run -it --privileged cuda

 # ./mkdevs.sh

ステージ 2 - マップされた GPU デバイスを備えた TensorFlow Docker コンテナ

 $ 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

テストするには

• Web ブラウザを開いて http://{ホスト IP}:8888 にアクセスし、CNN.ipynb ノートブックを起動します。
• すべての手順を実行して確認します
• GPU が利用されていることを検証するには、Nvidia-SMI ツールから生成された統計を監視します。

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

実行中のコンテナ内から:

 $ watch nvidia-smi

クレジット:

このソリューションは、いくつかのコミュニティ ソースからインスピレーションを得ています。おかげで;

Docker 経由の Nvidia ドライバーのセットアップ - Joshua Kolden [email protected]

ConvNet デモ ノートブック - エドワード バナー [email protected]