“追いマイニングブーム”でグラフィックスカードの在庫がより厳しく
年初から長らく、半導体不足やコンテナ料金の高騰など、さまざまな理由から数多くのパーツで供給不足や価格高騰が続いている。旧正月による生産ペースの落ち込みなども業界全体で織り込み済みだ。 1枚？ 1ダースじゃなくて？――3070とGTX 1660 Superも品薄加速 特にグラフィックスカードは、マイニングブームと新製品の供給不足で品薄が慢性化しているが、それでも今週の動きは「予想できなかった」と語るショップが多かった。各店を回りながら、先週までは比較的在庫が見られたGeForce RTX 3070搭載カードや、GTX 1660 Super／GTX 1660搭載カードの棚まで薄くなっている光景を繰り返し目にした。
GPU 対応コンテナー インスタンスをデプロイする - Azure Container Instances
特定のコンピューティング集中型ワークロードを Azure Container Instances で実行するには、GPU リソースを持つコンテナー グループをデプロイします。 グループのコンテナー インスタンスは、CUDA やディープ ラーニング アプリケーションなどのコンテナー ワークロードを実行しながら、1 つまたは複数の NVIDIA Tesla GPU にアクセスできます。 この記事では、YAML ファイルまたは Resource Manager テンプレートを使用して、コンテナー グループをデプロイするときに GPU リソースを追加する方法について説明します。 また、Azure portal を使用してコンテナー インスタンスをデプロイするときに GPU リソースも指定できます。 重要 K80 GPU SKU および P100 GPU SKU は 2023 年 8 月 31 日で
「GTX 1650より上はだいたいピンチ！」――深刻度が増すグラフィックスカード事情
「GTX 1650より上はだいたいピンチ！」――深刻度が増すグラフィックスカード事情：古田雄介の週末アキバ速報（1/2 ページ） 先週から一週間が経過し、とりわけ棚の空きが目立つようになったのはグラフィックスカードだ。年末からGeForce RTX 3080搭載カードはほとんど流通しておらず、「ごくたまに1～2台入荷しても即日売り切れます」（ドスパラ秋葉原本店）といった状況だという。 RTX 3070は何とかありますが価格がRTX 3080に近づいちゃいました 次に在庫を見かけないのがGeForce RTX 3060 Tiだ。供給不足にマイニングブームや供給不足なども重なったのが要因と見られるが、TSUKUMO eX.は「4～5万円クラスのGeForceを探している人が多くて、とにかくモノがありません。底値でわずかに残っていたRTX 2070／2060シリーズも払底しました」という。 また
UbuntuでCPU/GPUの温度を監視するためのツール4選
稼働中のPCやサーバのCPU/GPU温度を監視することは、マシンの状態を把握する上で極めて重要である。CPUなどの精密なパーツは、指定された制限値を超える温度で実行されていると、寿命が極端に短かくなったり、熱暴走を起こして停止したりしてしまう可能性がある。それを防止するには、いち早く冷却機能が正常に動作しているかを確認し、故障の原因を突き止めなければならない。TecMint.comは「4 Useful Tools to Monitor CPU and GPU Temperature in Ubuntu」において、UbuntuにおいてCPUやGPUの温度を監視するために便利な4つのツールのインストール方法を紹介している。以下、そのポイントをまとめてみた。 Glances Glances - An Eye on your system GlanceはPythonで記述されたシステム監視ツールで
WSL 2 GPU Support is Here | Docker
Products Docker DesktopContainerize your applicationsDocker HubDiscover and share container imagesDocker ScoutSimplify the software supply chainDocker Build Cloud Speed up your image buildsTestcontainers Desktop Local testing with real dependenciesTestcontainers Cloud Test without limits in the cloud See our product roadmapMORE resources for developers
第642回 仮想マシン上のmicrok8sからGPUを利用する | gihyo.jp
第641回では「LXDとmicrok8sでシングルサーバーをKubernetesクラスターにする」と題して、より高機能になったmicrok8sについて紹介しました。microk8sで構築したKubernetesがあれば、気軽にたくさんのCPUコアを使ってさまざまなワークロードを動かし、部屋を暖められます。でも、待ってください。そのサーバーにはもっと便利な熱源がありませんか？ そうGPUですね。本格的に寒くなる前に、Kubernetes環境からもGPUを使えるようにしましょう。 ホスト側でGPUパススルーの準備 第641回ではLXDの仮想マシンインスタンスの上にmicrok8sをインストールしました。つまりホストマシンのGPUを使うには、LXDの仮想マシンの中からGPUにアクセスできなくてはなりません[1]。コンテナの場合、第532回の「LXDのコンテナからGPUを利用する」などで手順を紹
TPU VS GPU(日本語版)
はじめに(この記事の英語版はTPU VS GPU(English Edition)にあります。) Machine Learning部門の江間見です。ストックマークでは、自然言語処理技術の研究開発を行っています。 昨今、大規模データでニューラルネットワークを訓練し良い結果を得ようとするならば、深層学習モデルの訓練にかかる時間の膨大さに誰もが悩まされたことがあるかと思います。さらに、深層学習モデルはハードウェアのリソースを多く必要とします。 深層学習モデルの学習では、計算の特性上、CPU（Central Processing Unit）より GPU（Graphics Processing Unit）が高速であるため、GPUが推奨されます。しかし、GPU以外の選択肢として、TPU(Tensor Processing Unit)があります。 そこで、本記事では、自然言語処理のタスクで深層学習モデル
「NVIDIA A100」GPUがベンチマークの最速記録を更新 CPUより最大237倍も高速なAI推論を達成 「MLPerf」6応用分野で圧勝 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
NVIDIAは世界的な評価と知られるパフォーマンステスト「MLPerf」において、データセンターおよびエッジ・コンピューティング・システム向けの6つの応用分野すべてで同社のGPUが最速を達成し、いくつかのベンチマーク記録も更新、ディープラーニングにおいて、CPU、FPGA、TPUなど他のプロセッサと比較してGPUの圧倒的な優位性を実証した、と発表した。 「SPEC」と「MLPerf」 「SPEC」という有名な非営利団体がある。その団体は「コンピュータの公平で意味のあるベンチマークを作成する」ことを目指して設立された。開発者やエンジニアがコンピュータのパフォーマンスを知るのに指標となる評価を提供している。 ところが、ディープラーニングにおいては、AI機械学習とAI推論で要件定義が異なっていたり、CPUのパフォーマンス以上にGPU、FPGA、TPUなど、様々なプロセッサが大きく性能に関与するな
グラボが全然分からん
vrも安くなってきたし今までオンボやったけど増設しようかなーと初めてグラボについて色々調べたが ま っ た く わ か ら ん え？なんなん 種類が多いのはええけど品番っていうの？名前の付け方がゴミ過ぎてどういう性能順なのか全然分からん ああ、このグラボ以上のだったらVR動きますよ〜 以上じゃねえよ何を持って以上なんだよ 1060とか2060とか何が60なんだよ まあそこは無視するとして上の桁数だけ見てけばいいのかな？って思ってたら3桁台のグラボのベンチマークが良かったりする そこにtiだのsuperだの付いてるともうついていけねえ いやなんやの こういうのって1,2,3とかa,b,cとかそういう分かりやすく名前つけてくもんじゃねえの？ テニスの点数ぐらいわけ分からんわ サイトもアフィばっかりでまともに説明してるところどこにもねえし 言ってることバラバラだし 糞がー誰かvrやるなら最低限こ
【インストール方法】「nvidia-smi」を進化させた「nvidia-htop」を活用しよう。Beginaid
この記事では，Linux（Ubuntu）にpythonスクリプトの一種である「nvidia-htop」をインストールする方法をお伝えしていこうと思います。よく用いられる「nvidia-smi」よりも詳しくGPUの使用状況を確認することができ，非常に便利です。他のプログラミング関連記事は，以下をご覧ください。 【Python/Linux/unix】プログラミング記事まとめページ Python 入門講座 １．実行環境２．文字の出力３．データ型４．変数５．更新と変換６．比較演算子７．論理演算子８．条件分... ダウンロード先 こちらのGithubレポジトリがダウンロード先になります。以下では，home以下にgit cloneすることを想定します。 # homeに移動 $ cd ~ # nvidia-htopを動かすためのレポジトリをクローン $ git clone https://github.
PyTorchからGPUを使って畳み込みオートエンコーダーの学習を高速化してみよう
しかし、この畳み込みオートエンコーダーの学習には約50分かかりました。同じ100エポックの全結合型オートエンコーダーでは学習には1時間半がかかり、その復元画像もたいしたものではなかったことを考えると、これは大きな進歩ではあります。が、もう少し高速にはならないものでしょうか。 そこで出てくるのが、CPUのような複雑な処理は苦手かもしれませんが、単純な数値計算を高速に行ってくれるGPUです。ニューラルネットワークでは、単純な計算が大量に実行されることから、GPUを使うことで、処理の高速化が見込めます。 そこで今回は、PyTorchでGoogle Colab環境上のGPUを使い、畳み込みオートエンコーダーの学習を高速化してみたいと思います。その過程で、Google ColabでGPUを使うための設定、PyTorchでGPUを使うためのホントにホントの基礎部分について学んでいきましょう。なお、今回
DockerでのディープラーニングGPU学習環境構築方法 - Qiita
DockerでGPU学習環境構築 背景 ディープラーニングでローカルPCのGPUを使った学習環境を構築した経験のある人は、一度はNVIDIAのドライバやCUDA周りでハマった経験があるのではないでしょうか？そんなバッドノウハウ（怪文章？）をまとめたQiita記事（TensorFlowでGPU学習させるためにCUDA周りではまったときの対処法）に、なんとNVIDIAの中の人(@ksasaki さん）から「Dockerを使えば…人類は幸せになれる（超意訳）」とのコメントをいただきました！ 喜び勇んで、NVIDIAのドライバをアップデートしたところ、そこには文鎮と化した起動しないLinuxマシンが…からあげのNVIDIAとの戦いは始まったばかりだ！（戦ってません） DockerでGPU学習環境構築するメリット うまく構築できればという前提で、以下のようなメリットがあります。 様々なフレームワーク
UbuntuでのGPUディープラーニング環境の構築【Ubuntu 18.04 LTS対応】
UbuntuでのGPUディープラーニング環境の構築【Ubuntu 18.04 LTS対応】：機械学習＆ディープラーニング環境構築入門（1/3 ページ） GPUを活用したTensorFlow／PyTorch／Chainerなどによるディープラーニングを実践するための環境をUbuntu上に構築する際の選択ポイントと手順を説明する。 連載目次 0. ディープラーニングのOS環境の選択指針 TensorFlowやPyTorch、Chainerなどのライブラリを使ったディープラーニング（Deep Learning）／機械学習（Machine Learning）を始めようと思ったなら、本当の初心者／学習者であればGoogle Colaboratoryの活用をお勧めする（※参考「ディープラーニングを始めるための、作業環境の特長と使い分け指針：Google Colaboratory入門」）。しかし「本格的
A NVIDIA Engineer In His Spare Time Wrote A Vulkan Driver That Works On Older Raspberry Pi - Phoronix
A NVIDIA Engineer In His Spare Time Wrote A Vulkan Driver That Works On Older Raspberry Pi Written by Michael Larabel in Vulkan on 20 June 2020 at 08:45 AM EDT. 62 Comments The Raspberry Pi 1 through Raspberry Pi 3 Model B+ and even the Raspberry Pi Zero can now see Vulkan support via a new unofficial "RPi-VK-Driver" that is offering even better performance than the Broadcom OpenGL driver. While t
待ってました CUDA on WSL 2 - Qiita
最新情報 (2022-06-15 時点) エヌビディアの佐々木です。 2020 年 6 月にこの記事を書いて以来、Windows Insider Preview や NVIDIA ドライバの新しいビルドが出たタイミングなどで記事を更新してきましたが、あちこちに注釈が増えて読みづらくなってきたので、今後はこの「最新情報」セクションに新しい情報を集約しようと思います。あと、更新履歴は記事末尾へ送りました。 私が動作を確認したバージョン Windows のビルド: 22621.1 (Windows 11 バージョン 22H2) NVIDIA ドライバ: 512.95 nvidia-smi コマンドの GPU-Util 欄が "N/A" になってしまう問題は解決！ 実行した NGC コンテナイメージ nvcr.io/nvidia/tensorflow:22.05-tf2-py3 Docker De
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「GeForce 3000シリーズ」の検索結果｜パソコン（PC）通販のドスパラ【公式】
なぜもっとたくさんのコアを搭載したCPUを作らないのでしょうか？2000コアのGPUなんかそこら辺にありますが、なぜCPUでは同じようにできないのでしょうか？
AMD、ついにハイエンドでも攻勢に。勢力図が一気に変わり激戦突入のビデオカードの実力チェック！
Deploy GPU-enabled container instance - Azure Container Instances
小型PCサイズのGPUボックス「eGFX Breakaway Puck」が入荷、持ち運びもOK最大60WのPower Deliveryに対応
