kaggle1年半前にBTOパソコンのGPU入れ替えた際のメモ。Learningの学習をする際にCPUでやるのは速度の面で現実的でなく、デファクトスタンダードはNVIDIAのGPUのマシーンを使うこと。最近では随分GPUのクラウドインスタンスも増えたが、GPUは本質的に発熱量が多く、データセンターで1点管理するには不向きで、長時間学習させているとコストがかさみがち。行った際に、自宅にGPU環境があるとクラウドより割安になる場合もあるが、組み立て済みのマシンは初期費用20万円以上するのでまあお高い。自作するという選択肢もあるが、パーツで買うと量産効果きかないのか割高になる場合もある他、Macに慣れたゆるふわ自作PC勢には0->1組み立てはなかなか厳しい。それほど情報がなかったので知見を共有してみる。Orderの略で受注生産のこと。PCの本質はどちらかというと自作PCの自作部分を外注するイメージに近い。Webの画面で好きなカスタマイズをボタンぽちぽちしていくと、要望のPCが届く。メーカーとしてはドスパラやマウスコンピュータが有名。今回は以前(2012年)にマウスコンピュータで購入したG-TuneのゲーミングPCのGPUを入れ替えた。やったこと以下のマシンのGPUを入れ替えた。6GB自分は色々カスタマイズした結果元マシンはトータル11万円くらい使ったが本体だけならminの構成で6万円。標準構成にモニターが含まれていないので+1万円で7万円くらいがフェアな値かもしれない。6GBは秋葉原で3万円で計10万円。6GB買えばいいだけだろうくらいに思っていたが、同じGPUでもファンの種類や電源の供給チャンネル数に違いがある。電源供給でケーブル何本必要かを調べることが大事で秋葉原で複数種類比較するのを推奨。1080Tiなどケーブル2本必要なGPUを使用したければマザーボードの選定からやる必要がある。PCの改造よりフルスクラッチの自作の方が現実的だと思う。マザーボードのメーカーがドライバの更新をしてくれていれば、それを適用することができるが、古いものだとサポートを打ち切っていることもあるのでその点もはまりどころ。OSまわりNvidiaのマニュアルを見るとある程度メジャーなディストリビューションはサポートしているが、Ubuntuが使われることが多い。16だとdefaultはQt5のため上手くいかないことが多々あった。2018年現在では最新のCudaがサポートしているのが最新のUbuntuだけだったりするので、場合によってアノテーションはVirtualBox上のUbuntuで動かすなども検討した方がいいかもしれない。最近ではどのOSでもディスク暗号化が提供されているが、有効化するともれなく後述するNVIDIAのドライバが入らなかったので、ディスク暗号化は切ることを推奨。CudaまわりGPUで計算させるためにはCudaを入れる必要があり、それをするためにはNVIDIAのドライバが必要。Nvidiaのドライバを入れるためには既存のドライバを切らなければならないが、マニュアル通りやっても割とこけた。GPUのドライバインストールにこける=画面に何も映らないなので絶望的。事前にsshdなどを起動しておき同一LAN内の別マシーンから接続するという技も一応あるが、OS再起動してpasswordを入力しないとsshdが動かず詰んだりした。結局何度もUbuntuをクリーンインストールするはめに。Windowsとの共存VR全盛の今日この頃、せっかく最新のGPUを手に入れたので、WindowsとLinuxを切り替えたくなる場合も多い。あー、デュアルブートってやつやればいいんでしょうと老害感を出すとはまる。14だとすんなりとはいかなかった)。同じディスクでOSを選ぶことができない。Recordをそれぞれ作成し、必要に応じて起動画面で切り替えた。美しくない...また、当然ながらWindowsのファイルシステムはNTFSでLinuxのそれとは違う。Learningは大量のデータが必要で、Linux側の容量が足りなくてもWindowsの方使えばいいだろうと思っていが、既存コードはデータとコードが同一ディレクトリにある前提のものがほとんど。LearningのライブラリはCaffeやdarknetなどC/C++のビルドが普通に必要なものやPythonのラッパーがあっても内部的にはC++を使っているものも多い。gccのコンパイルはLinuxのドライブ上でしか通らないので余裕のもったディスク計画が望まれる。所感めちゃくちゃつまづいて、多くの幸運の結果、動かすことができた。今はもうクラウドかなあ。2018に参加しました。Networksの機...2018-06-26TalkingDataでSQLの可視化ツールを比較してみるKaggleのTalkingDataでSQL可視化ツールを比較した際のメモ。#cvsaisentan第45回コンピュータビジョン勉強会@関東に参加しました。#ChainerMNChainerMNによる機械学習の高速化勉強会に参加しました。Challengeに参加しました。NOMATAソフトウェア・エンジニア。スタートアップや上場企業で技術顧問をしています。Entries月別アーカイブはてなブログをはじめよう!hiromichinomata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。