複数ノードDockerでChainerMNを動かすためのTips - Stimulator
- はじめに - ChainerMNがついに本家Chainerにマージされました。分散深層学習への本気度が伺えます。 github.com 節目という事で、Dockerを利用して複数ノードでChainerMNするために行った事のメモをTips形式で残しておこうという記事です。 私は半年くらい前からこの記事の内容を使っているのでアップデートがあるかもしれません。 加えて、最近はkubernetesを使うのが流暢で、PFNさんも公式ブログ書いてるし多分k8sが良いと思います。 ChainerMN on Kubernetes with GPUs （私もk8s挑戦してるけどあんまり上手くいってなくて放置中です…） この記事はk8s使えないけどDocker使えるような分散環境はあるみたいなニッチな需要を満たすかもしれないなあというレベル感の記事です。 - はじめに - - 前提と参考文献 - - D
docker (nvidia-docker) を使ってマルチノードで ChainerMN を実行する方法(仮) - Qiita
docker (nvidia-docker) を使ってマルチノードで ChainerMN を実行する方法(仮) 編集履歴: (2017/12/14) nvidia/cuda:9.0-cudnn7-devel-ubuntu16.04 を使う場合 nccl-repo-ubuntu1604-2.0.5-ga-cuda9.0_3-1_amd64.deb をダウンロードして配置しなくても apt-get install libnccl2 libnccl-dev できたので変更 シングルノード シングルノードなら特に難しい所はない。docker コンテナ内に OpenMPI や ChainerMN をインストールして、nvidia-docker run で mpiexec すれば良い。 Dockerfile FROM nvidia/cuda:9.0-cudnn7-devel-ubuntu16.04 R
Hydra: Pixar's Real-Time Render Engine for Feature Film Assets and Workflows / GPU Technology Conference 2015
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PaintsChainerをAmazon EC2で動かしてみた | DevelopersIO
ども、大瀧です。 PaintsChainerはディープラーニング技術であるニューラルネットワークのフレームワークChainerを利用した、線画像を着色するWebサービスです。ソース自体は公開されているので、NVIDIA製GPUを搭載した自前のマシンで手軽に試すことができます。 線画着色webサービスPaintsChainerを公開してみた - Qiita 今回は、NVIDIA Tesla K80 GPUが使えるAmazon EC2 P2インスタンスのDockerコンテナ上で実行してみました。 [GPU] 新インスタンスタイプにp2が追加されました ｜ Developers.IO 動作確認環境 AWSリージョン : オレゴン EC2インスタンスタイプ : p2.xlarge AMI : amzn-ami-hvm-2016.09.1.20170119-x86_64-gp2 (ami-f173c
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