29このサイトについて本サイトは舞台に立てるロボットを目指して、私が取り組んでいるプロセスを、主として記憶のために書き連ねているものです。答え:root権限を与えてnvprofを実行する。32ちなみに、私の環境は以下のとおり。MNISTの手書き数字の認識テストをさせたくてシステムを作った。24スレッドをフルに使っても計算に50時間かかる(笑)今それをやらせている。学習とディープラーニングの学習の決定的な違いは、前者が極めて単純な行列計算の膨大な積み重ねになっているところだ。ディープラーニングのバックプロパゲーションというのは、多変数の非線形の最適化で、並列処理が難しい。プロは、うまくやっているのだろうが、相互依存が激しくて、並列処理にふさわしく処理を分割できないのだ。計算をどこまでも細かく分解できる。なると、GPUの並列処理がうまくいくように思う。いうことで、CUDAで並列処理を、久しぶりにやってみようという気になった。Linux用の古いTELSAも持っているし、MAC用のTELSAまで持っている。(写真左)を使ってみよう。Xavierは、私が奉職している大学の遠い昔の設立者の方と同じ呼び名である。今年初めに買ったのだが、セットアップが面倒で、なんども失敗したので放置しておいた。ここはちゃんと動かさなければならない。ホストコンピュータは、MacProに入れたVirtualBoxのUbuntu_18.04だ。基本、本家の次のサイトをベースにセットアップすべきだ。JetPackMacのVirtualBoxだから、次のサイトからも色々教えていただいた。セットアップ本家のサイトのインストラクション通りにやったが、途中でうまくいかなくなった。試したので、何が良かったのか、正確にはわからなくなってしまったが、特に大事なポイントだけは記録のために押さえておこう。大きな流れは、ホストコンピュータにCUDAのツールキットなどのシステムをダウンロードし、デバイスに送信するという二段階になっている。本家の手順に、コメントしておこう。Managerでは、Fullを選んでおけば良い。ここを進むと、インストールが開始されるが、それは、ホストコンピュータに必要なシステムがダウンロードされることとと理解しておく。(2)次に、デバイスに送り込む手続きに入る。OSを手順6で選ぶかどうかのことが書かれているが、最初は選んだままで良い。その際、ちゃんとUSBでホストとデバイスを繋いでおかなければならない。VirtualBoxの場合は、通常はMACがUSBを使っているので、Ubuntuに変更しなくてはならないことを忘れないように。(3)そうすると手順10でネットワークの形式を聞いてくるが、ここは標準で選択されているUSB経由のネットワークにしておけば良い。USB経由のネットワークのIPアドレスが割り振られる。(4)そうすると、手順14が出てくる。この辺りから混乱してくる。デバイスのUbuntuを立ち上げた後のリカバリーモードで、違うようなのだ。実際、押すボタンも違う。ここは、手順14に忠実にやる。その際、USBがちゃんと繋げてないとエラーになる。(5)しかし、ここで途中で止まってしまう現象に出くわし、困った。そこで、サイト(B)の教示に従う。その時は、一旦、CTL-Cでターミナルを閉じて、終了画面を出させて、ダウンロードしたものを削除せずに、インストールウィンドウも閉じる。再度、デバイスを普通に立ち上げて、そこに割り振られたIPアドレスを確認する。(6)その後、再度、NVIDAのインストーラを立ち上げる。