CloudでNVIDIAのGPUインスタンスを構築する手順についての記事になります。機械学習でディープラーニングを行う場合に必要なGPUですが、クラウドサービスを使用して環境構築を行う場合、自前でUbuntuにNVIDIAのドライバ、CUDA、cuDNN等をインストールして使用する方法と、各クラウドサービスが提供するマシンイメージを利用方法の二つに大別できます。自前でUbuntuにNVIDIAのドライバ等をインストールする場合は、自分で環境のセットアップを行う必要があるため、初めての場合は時間がかかると思います。逆に、クラウドサービスが提供するマシンイメージを利用する場合は、インスタンスを作成するだけで、いきなりGPUが使用できます。GPUになるので、普通のサーバインスタンスに比べると料金が高額になるので注意が必要です。CloudのNVIDIAのイメージを例に記載しています。Imageを利用することで、導入時のセットアップを省略し、最適化された環境で機械学習のワークロードの実行ができます。インスタンスの作成コンソールメニューから、「コンピュート」-「インスタンス」を選択し、「インスタンスの作成」をクリックします。コンピュート・インスタンスの作成ウィンドウで、「イメージ・ソースの選択」をクリックし、画面上部の「Oracleイメージ」を選択。Imageにチェックを入れます。画面下部にもチェックも入れます。Imageを使用することに対するライセンス料金は発生しません。Imageが選択されます。次に「シェイプの変更」で、インスタンスに割り当てるテンプレートを選択します。あとは、任意で他の項目を入力し、最後に「作成」をクリックすると、プロビジョニングが行われます。Cloudの留意事項として、インスタンスが存在する限り、GPUインスタンスの料金が発生するため、GPUインスタンス使用後は、インスタンスの終了を忘れない様にします。ブートディスクを削除しないことで、完全にインスタンスを削除せずに起動・停止に近い操作が行えますが、またインスタンスを作成してプロビジョニングを行う必要があるため、勝手はよくありません。必要なその他環境構築の例について記載します。Python自動的にインストールされているPythonは3.5系のため、Pythonは3.6系以降を使用したい場合、別途、バイナリからのインストールが必要です。notebookを使用することができます。notebookに外部からアクセスできる場合は、任意のコードが実行できてしまうので、注意しましょう参考として、外部からアクセスする場合の設定手順について記載します。--ip=<プライベートIPアドレス>ポートフォワーディングする場合は、以下のコマンドを実行後、ブラウザを起動し、http://localhoot:8888にアクセスします。<秘密鍵パス>(※)ローカル側なので任意のポート番号を指定可能(本記事では例として8888を指定)動作確認GPUが実際に動いているかは、TensorFlowのチュートリアルなどでサンプルコードを動かしながら、GPUの動きをリアルタイムで見れば確認できます。おわりにクラウドサービスが提供するマシンイメージは便利ですが、GPU使用料は安くはなく、簡単に検証もできないので、これからもっと使いやすくなることを期待します。requestStockLike5@BrutusDevOpsとAIの二刀流を目指す凡人。Cloud、Terraform、Ansible等について発信しています。登壇、執筆等あれば、Twitterよりメッセージお願いします。Puulsでも受け付けてます。https://puuls.jp/p/1iz5MPU1tgkhttps://brutus.ml/Follow株式会社GAUSS株式会社GAUSSは、AIソフトウェアを組み込んだサーバの提供、AIサービス構築のコンサルティング、AIのエンジニア育成をセットにしてサービス提供を展開するスタートアップ企業です。upLoginユーザーは見つかりませんでした。