Ubuntuで不要になったリポジトリを削除する - プログラミングとかLinuxとかの備忘録
sudo apt updateするといろいろとエラーが出るようになったので、使っていないnvidia-dockerのリポジトリを削除する。 ついでに、Nvidiaのグラフィックドライバのリポジトリも削除する nvidia-dockerの削除 まずnvidia-docker2自体を削除する $ sudo apt remove --purge nvidia-docker2 $ sudo apt -y autoremove リポジトリリストを削除する $ cd /etc/apt/sources.list.d $ ls graphics-drivers-ubuntu-ppa-xenial.list nvidia-docker.list graphics-drivers-ubuntu-ppa-xenial.list.save nvidia-docker.list.save $ sudo rm nvi
GPUユーザーは、すぐにdockerからsingularityに切り替えるべきだと思った８つのこと
ホーム / Tech blog / GPUユーザーは、すぐにdockerからsingularityに切り替えるべきだと思った８つのこと GPUユーザー1は、様々なフレームワーク2や言語3で提供されるサンプルコードを試したり、バージョンアップによって動かなくなった過去コードのメンテナンス4に追われたりと、環境にまつわる問題に日々悩まされていました。 この問題に対する解は仮想環境の利用です。仮想環境はこのような問題を解決するのに役立ちますが、所詮フレームワークを切り替えたい位の話なので、VMwareなどの仮想マシンではいろんな意味で重すぎます。ほとんどのGPUユーザーに使われている仮想化が、コンテナ型のDockerです。5 以下、Dockerについては既に使っていること前提で、話を進めていこうと思います。 Docker6を使っていると、ちょっと気になることがあります。それは、dockerがデー
Google Colabの知っておくべき使い方 – Google Colaboratoryのメリット・デメリットや基本操作のまとめ
機械学習エンジニア界隈で話題沸騰となっているGoogle Colaboratory（グーグル・コラボレイトリー）。本記事では概要とGoogle Colabの知っておくべき基本的な使い方をまとめました！ すでに機械学習をやっている方や、これから機械学習を学んでみたいと考えている方で、下記のような事を感じたことはありませんか？ 「訓練やデータ処理をやるのにローカルPCだと処理に時間がかかりすぎる」 「機械学習用にクラウド環境を立てたけど…思ったより費用が高い」 「機械学習は色々とライブラリが多くて環境構築がしんどい」 もし一つでも当てはまるものがあれば、Google Colabがそんな悩みを解決してくれます！機械学習の開発環境の新基準となる可能性も高いGoogle Colab、概要や基本的な使い方をみていきましょう。 Google Colaboratoryとは？ Google Colab（略式
GitHub - ROCm/ROCm: AMD ROCm™ Software - GitHub Home
ROCm is an open-source stack, composed primarily of open-source software, designed for graphics processing unit (GPU) computation. ROCm consists of a collection of drivers, development tools, and APIs that enable GPU programming from low-level kernel to end-user applications. With ROCm, you can customize your GPU software to meet your specific needs. You can develop, collaborate, test, and deploy
iOS/MetalのシェーダをWebGL/GLSLから移植する - その後のその後
Metalでグラフィック処理を行うにしろ並列演算を行うにしろ、GPUに処理をさせるためのシェーダを書かないといけないわけですが、これがまだ情報が少なくて、「こういうシェーダを書きたいんだけど、誰かもう書いてないかな・・・」というときに参考になる近いものとかはそうそう都合よく出てこないわけです。 ただ、WebGL/GLSLの情報はググると山ほどあって、GLSL Sandbox という、Web上で編集できてプレビューできてシェアできるサイトもあり、何がどうなってそうなるのか理解できない難しそうなものから、ただの円といったシンプルなものまで、既に偉大な先人たちのサンプルがたくさんアップされています Metalのシェーダというのは正しくは Metal Shading Language といいまして、C++をベースとする独自言語なのですが、まー概ねGLSLと一緒です。 実際にやってみたところ、GLS
Using GPU(s) in Chainer — Chainer 7.8.1 documentation
In the example code of this tutorial, we assume for simplicity that the following symbols are already imported. import math import numpy as np import chainer from chainer import backend from chainer import backends from chainer.backends import cuda from chainer import Function, FunctionNode, gradient_check, report, training, utils, Variable from chainer import datasets, initializers, iterators, op
低火力ディープラーニングのための環境(自作ハード編) - studylog/北の雲
昨日こんなプレスリリースが話題になっていました。 www.sakura.ad.jp 高火力ですって。強そう。 ちょっと前にはこんなのも話題に。 ディープラーニング専用GPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」を構築｜ニュース｜広報情報｜株式会社ドワンゴ 現時点で世界最高性能となるMaxwell世代のCUDAコアを搭載したGPUサーバー100台程度で構成 凄い。強そう。 こういう記事を読んだ後に自分の足下で動いている機械をまじまじと眺めてみると、あまりの低火力に恥ずかしさすら覚えます。ワットチェッカーで測ってみると500Wにも満たないそうで、安物電子レンジレベル。まさに低火力。 低火力ディープラーニングのための自作ハード 企業や研究室にTitan4枚指し環境が整っているような人にとってはおもちゃみたいな環境かもしれませんが、私が使っている環境を晒しつつ、個人の趣味レベルで(プチ)ディープラーニ
いまXcodeでOpenCLをはじめる多分いちばん簡単かもしれない方法 – 日曜研究室
以前書いたCUDAの記事のOpenCL版。 こちらも、いちばん簡単なんてタイトル付けてるけど実は他のやり方をあまり調べてないというか、OpenCLはじめて数時間の初心者なので、もっといい方法があれば教えてください。 0. 準備 今回使ったのはXcode 4.6.2。 CUDAのときはCUDAドライバやtoolkitのインストールが必要だったけど、最近のMacはOpenCLに標準対応してるのでXcodeさえあればすぐに開発をはじめられるはず。 OpenCLは特にGPU限定のAPIってワケじゃないけど、今回はGPUの利用を前提とした説明となる。 1. Xcodeで新規プロジェクトを作成 OS X → Application → Command Line Tool を選択。 今回は言語をC++とした。 ちなみにCUDAのときはホストコードの言語をCにしたけど、CUDAカーネルはC++で書ける。
「GPGPUを身近にしたTeslaは8086登場に匹敵する革命」、NVIDIA － ＠IT
「単に速くなるだけではない。重要なのは、これまで不可能だったことが可能になるということだ」。グラフィック処理向けに設計されたGPUを汎用のHPC向け計算処理ハードウェアとして利用する「GPGPU」（General Purpose GPU）の効用について、こう説明するのは米NVIDIAでシニア・プロダクト・マネージャーを務めるスミット・グプタ（Sumit Gupta）氏だ。2008年7月23日に都内で開いたメディア向け説明会の場で同氏は、6月17日に発表されたばかりの同社のGPGPU製品「Tesla」シリーズの第2世代製品「Tesla 10」（T10）と、徐々に採用が進むGPUを利用したHPCの事例について説明した。 リアルタイムにユーザーからの入力を受け付けるなど、予測不可能な事態にうまく対処できるシリアル処理を基本とするのがCPU。これに対し、GPUは与えられたデータを大量に並列化して演
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Cannot find GPU devices on Bash · Issue #829 · microsoft/WSL
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