hatappi.blogスマートフォン用の表示で見るhatappi.blog2017-07-29生まれて初めてGPUにふれた生まれてこの方GPUというものにふれてこず印象はなんか計算が早くなるんでしょみたいな解釈しかしてませんでした。いえさわってみないと分からないので今回は実際にさわってみてその効果のほどを確認することにしました。GPUインスタンスを搭載したマシンをどう調達するかについてですが、今年のAWSのEC2で5月に東京リージョンへGPUを搭載したP2インスタンスがきたのでそれを使用することにしました。Classificationを使ってGPUを使ってない場合と使った場合を比較する。Linux今回はGPUを使用するためのドライバとかをいれる時間を省くためにそれらが入ったAMIを使用しました。GPUの情報はnvidia-smiというコマンドで確認できます。|+-----------------------------------------------------------------------------+検証準備ドライバなどは入っているので、後はChainerを使用するのでPythonとChainerを入れるだけです。(とその時は思ってた)Pythonはpyenvを使用していれます。3.6.2ChainerのインストールとGPUを使用する時に必要なcupyもいれます。cupy検証まずはGPUを使用していないものから検証しました。ID]オプションを指定するだけです。IDは先程nvidia-smiコメンドで確認した際のGPUというカラムの値の数値を使用します。0と指定して実行します。この時1つ問題がありました。'nvcc'と出てそもそも実行されない。PAHT=$PATH:/usr/local/cuda/binとパスを通してあげたらいけました。enabled.が出てWARNINGが出たのですが、この解決が少し厄介でした。ソース自体はここから落としてくるのですが、まずユーザー登録をしないといけないです。Linuxを使用しました。今回は一度ローカルにファイルを落としてscpでインスタンスにアップロードしました。ここから少しはまったのですが、どうやらchainerとかcupyを再インストールする必要があり、再インストールした後に無事動きました。動いた結果が下記になります。早い!最後に今回はとりあえず動かしてみただけなのでソースとか動作的な動きまでは追ってないですが、コードを見る感じだとわりと簡単にかけそう?な感じ。2017の5日目の記事です。Subscription月別アーカイブはてなブログをはじめよう!hatappi1225さんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。