GCP Compute engine でGPUを使ってPythonの実行環境を構築する - Qiita

経緯とやりたいこと 卒業研究で、グラフデータを取り扱った手法を行っていたのですが、 このグラフデータがかなりのメモリを消費する（主にテンソルの計算）ので VMで環境構築をしました。 環境設定 今回は、以下の設定で環境を構築していきます。 Ubuntu 16.04 LTS GCE CUDA 9.0 cuNN 7.4 TensolFlowGPU 1.12.0 TensolFlowはバージョンによって、CUDAとバージョンを合わせたりする必要があるみたいです。 このバージョンがずれていたりするとうまくGCPが認識できなかったりするみたいなので、 以下から確認することをお勧めします。 TensolFlowGPU ビルド設定 環境構築の手順 0. GCPへの登録 CCPへアカウント登録 VMインススタンスの課金の有効化 VMインスタンスの作成 vCPU x 24 メモリ 90 GB GPU : NV