GPUクラウド早見表(随時更新)
AIの普及に伴い、高速なGPUを備えたサーバーでのサービス提供が必要とされています。この記事では、さまざまなクラウドサービスで提供されるGPU搭載サーバーについて、WebサービスなどでAPIを利用する観点での個人的な使用感を含めて紹介します。 紹介するサービスでは、自作のモデルをアップロードし、実行することが可能です。 Runpod 通常利用 A100 80GB $1.89/hr RTX 3090 $0.44/hr サーバーレスモード A100 $4.68/hr RTX 4090 $1.5/hr 個人的には最も使いやすくおすすめです。 Runpodの特徴はなんといっても処理が走っていない時間はゼロスケールすることで課金を0にするサーバーレスモードです。サーバーレスモードは秒単位で課金され、スケールアウトさせることができます。 ゼロスケールしてコールドスタートした場合の起動が非常に速く、非常
GitHub - NVIDIA/multi-gpu-programming-models: Examples demonstrating available options to program multiple GPUs in a single node or a cluster
This project implements the well known multi GPU Jacobi solver with different multi GPU Programming Models: single_threaded_copy Single Threaded using cudaMemcpy for inter GPU communication multi_threaded_copy Multi Threaded with OpenMP using cudaMemcpy for inter GPU communication multi_threaded_copy_overlap Multi Threaded with OpenMP using cudaMemcpy for inter GPU communication with overlapping c
シェーダー最適化入門 第1回目「条件分岐を使いこなせ」 - CORETECH ENGINEER BLOG
はじめに こんにちは、サイバーエージェントゲームエンターテイメント事業部、SGEコア技術本部（コアテク）のグラフィックスチームに所属している清原です。 コアテクのグラフィックスチームは、各子会社で利用されるグラフィックス関係の基盤の開発や、開発されているタイトルの描画系の不具合の調査や、パフォーマンスチューニングを日々行っています。 この記事では、シェーダー最適化入門として、基盤の開発や実際に開発されているスマートフォンアプリのパフォーマンスチューニングから得た知見を紹介していきます。 第一回目の連載記事として、何かと話題に上がるシェーダーでの条件分岐について取り上げます。「使ってはダメ」や「今のGPUなら使っても問題ない」など、様々な意見があるかと思いますが、この記事ではGPUの並列処理の仕組みを踏まえて、条件分岐の問題点とその対策についてお話ししていきます。 また、最後にはコアテクのグ
「ゼロからGPU開発」に経験なし＆わずか2週間で成功した猛者が登場
コードなしでWeb3コンテンツなどを開発することができるプラットフォーム・thirdwebの創設者であるadammaj氏が、「経験なしで2週間でゼロからGPUを構築した」と報告しています。 I've spent the past ~2 weeks building a GPU from scratch with no prior experience. It was way harder than I expected. Progress tracker in thread (coolest stuff at the end)👇 pic.twitter.com/VDJHnaIheb— adammaj (@MajmudarAdam) April 25, 2024 ◆ステップ1：GPUアーキテクチャの基礎を学ぶ adammaj氏はまず、最新のGPUがアーキテクチャレベルでどのように機能してい
自宅PCでクラスターを構築：コンシューマーGPUの枠を超え、大型LLMをローカルで動かす！｜AIサトシ
最近オープンになる大規模言語モデル（LLM）が、軒並みGPT-4レベルの性能となっています Huggngfaceで無料でダウンロードできるのですが、問題は必要VRAM容量です 話題の、Command-r-Plusは、日本語性能について評価が高く、一部の性能はGPT-4並みと言われますが、さすがに大型で104Bパラメータもあるため、4bitに量子化しても60GB程度のVRAMが必要となります。 コンシューマークラスのGPUの最高峰、RTX4090は、VRAM24GBのため、command-r-plusをすべてGPUに載せて推論しようと考えると、3台のマルチGPUデスクトップが必要です しかし、RTX4090は450W消費のGPUのため冷却機構が大きく、1デスクトップに3台収めるのは至難の業となります。 先日、水冷ラジエーター付きRTX4090で、マルチGPUデスクトップを作成しました。 水冷
自作PC2024
新しいPCを組んだ。 自作PCを組むのはこれで二台目。一台目については以下の記事で紹介している。 自作PC2021 前回の組み立て時に基本的な部分を学べたので、今回は一度やってみたかった本格水冷に挑戦してみることにした。 組み立て後 組み立て前 この記事では、利用した各部品を紹介していく。前半では水冷にあまり関係無い部分、後半では水冷に関係する部分に触れる。自作PC2027を書くことになる頃合いで読み返したい。 ケース Lian LiのO11 EVO RGBを利用した。 Amazon | LIANLI E-ATX対応ミドルタワーPCケース O11D EVO RGB Black リバーシブルデザイン E-ATX（幅280mm以下） / ATX/Micro ATX/Mini-ITX規格対応 RGBストリップ標準搭載 420mmラジエーター搭載可能 日本正規代理店品 | リアンリー(Li LIA
GPU/CUDAとPyTorch周りの様々なバージョンを理解する - yag's blog
前置き GPUを利用したディープラーニングの環境構築において、GPUのドライバやCUDAの諸々の設定は初学者が誰しも嵌る最初の難関と言える。私自身これまではネットの情報をあれこれ試して上手く行けばOKで済ませていたが、この辺で今一度正しく理解しておきたい。そこでこの記事を通して、GPU/CUDAとPyTorchの環境構築で遭遇する様々なバージョンの識別とその意味を理解することを目的とする。なお、細かなインストール方法やエラー対応などは本記事では扱わない。また、グラフィックボード/グラフィックカードと呼ぶべきところをGPUと表現している点もご容赦いただきたい。 [注意] この記事はGPU/CUDA素人が書いているので、細かな用語や名称の間違いが多分に含まれていると思われる。間違っていたらごめんなさい。また、事例として紹介しているバージョン番号は当然ながら時が経つにつれ古くなるので注意。 GP
eGPUでハイスペックLinuxデスクトップをDeep Learning Workstation化計画(eGPUセットアップ編) - Qiita
合計: ￥110,880. PC本体との合計: ￥218,065. (PayPay考慮時: ￥173,604.) 使用するGPU： NVIDA Geforce RTX 2080 SUPER Deep Learning用ワークステーションとして使用することが構築の最重要目標であるため、GPUはNVIDIA社のGeforce RTX 2080 SUPER(玄人志向製)を購入しました。もともと2ランク下の2070 SUPERを購入する予定でしたがNTT-X Storeでセールをしていた為、当該GPUを衝動買いしてしまいました。 (2020/2/18時点でのNTT-X Store販売ページ) NVIDIAが一般用GPUとして販売しているGeforceシリーズでは上から3番目(TITAN RTX, RTX 2080 Tiの次)のランクのGPUです。正直Thunderbolt 3接続でフル性能が出ない
ごくごく普通のノートパソコンにGPUボックスとRTX3060をつないで、お絵かきソフト(Stable Diffusion)を動かしてみました - 勝間和代が徹底的にマニアックな話をアップするブログ
最近よく、今話題のAIお絵かきソフト、Stable Diffusionで遊んでいるのですが、問題は、デスクトップパソコンしか強いGPUを積んでいないので、いちいち、デスクトップまで戻らないとできないことです。 でも仕事はだいたいノートパソコンの方でやっていますので、それだとちょっと仕事の合間に遊ぶということができません。 私のノートパソコンには、GTX 1650とかGTX 1660ぐらいの弱いGPUは載っているのですが、ちょっと絵を作らせると1枚1分ぐらいかかってしまうので、あまり試行錯誤かできないので、実用的ではないです。 デスクトップのRTX2060Superなら、だいたい512×512で１枚の絵を4秒くらいでかけますので、それらいのGPUがノートにもほしいなーーー、と思いました。 しかし、そのクラスのノートパソコンを買おうと思うと、それこそ30万円コースでとてつもなく、高いです。しか
NVIDIAがGPUのLinux向けカーネルモジュールをオープンソース化、すでにダウンロード可能に
by Jonathan Cutrer NVIDIAがGPUのLinux向けカーネルモジュールをオープンソース化しました。ソースコードはGPLライセンスとMITライセンスのデュアルライセンスで公開されており、記事作成時点ですでにダウンロード可能となっています。 NVIDIA Releases Open-Source GPU Kernel Modules | NVIDIA Technical Blog https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-releases-open-source-gpu-kernel-modules/ これまで、NVIDIAがGPU関連ソフトウェアのオープンソース化に積極的でないことは広く知られており、2012年にはLinuxの生みの親であるリーナス・トーバルズ氏がLinux対応を怠るNVIDIAに対して中指を突き立てる事件が発生し
CPUとGPUのマルチスレッディングの違いについて - arutema47's blog
"Locality is efficiency, Efficiency is power, Power is performance, Performance is King", Bill Dally マルチスレッディングとは？ CPUとGPUのマルチスレッディングの違いをブログにまとめていたけど例によって誰も興味なさそう— arutema47 (@arutema47) 2021年8月16日 つぶやいたら読みたい方が多そうだったので完成させました。 マルチスレッディングとはメモリ遅延を隠蔽しスループットを上げるハードウェアのテクニックです。 ただCPUとGPUで使われ方がかなり異なるため、その違いについて考えてみる記事です。 （SIMDについて並列プログラミングの観点から触れるべきでしたが、時間無いマルチスレッディングに注目するため初版では省きました。） 本記事について 本記事はCPUとG
Tensorflow GPU, CUDA, CuDNNのバージョン早見表 - Qiita
Tensorflow GPUとその他パッケージのコンパチ早見表 Tensorflow GPU、なぜか動かなくて禿げそう,いやマジではげそう そんな時は！ 下記ページの「テスト済みのビルド設定」を参照されてください。 https://www.tensorflow.org/install/source?hl=ja#gpu_support_2 上記バージョンに合わせても動かない場合は下記をチェック！ 表のとおりにバージョンを合わせたか？（CUDA=9ならば9.1を避けるなど） tensorflowとtensorflow-gpuがダブっていないか？ tensorflow-gpuとpython系は同じバージョンでインストールされているか？ 動かしたいソースコードはどのバージョンで作られているか？（更新ごとに関数が追加、削除されるため） 最新バージョンは避ける どう考えてもすべて合わせたのに動かない場
PyTorchでGPUの計算時間を正しく計測する - まったり勉強ノート
測定結果 結果として、間違った測定方法だとCPUとGPUを比較すると「1883倍速くなりました！」という主張をしてしまうことになります。ちなみにGPUで1000倍なんて数字が出てきたら確実にどこか間違えています。実際、今回のケースでは本当は「約59倍速くなりました！」というのが正しい結果になります。 torch.cuda.synchronize()とtorch.cuda.Eventを使った場合の違い 今回torch.cuda.synchronize()とtorch.cuda.Event の2種類を紹介しました。場合によっては使い分けをしたほうがいいのでこの二つの違いを説明していきます。 torch.cuda.synchronize() を利用した場合、簡単なので測定しやすいのでいいので、ぱっと測定したい場合はこちらの方法が楽でよいかと思います。ただ、こちらの方法はkernel関数の発行と測
AI学習の新定番「NVIDIA Jetson Nano 2GB 開発者キット」実機レビュー、話題のJetson AI認定制度も解説 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
2020年10月5日、NVIDIAからJetsonシリーズの新製品「Jetson Nano 2GB 開発者キット」(以下Jetson Nano 2GB)が発表され、59ドルの価格（日本国内販売はワイヤレスモジュール非同梱の54ドル版）とともに大きな話題になりました。「Jetson Nano 2GB」は、2019年3月に発表された「NVIDIA Jetson Nano 開発者キット」(4GB)と比べてメモリ容量が少なくなった代わりに価格を抑えた廉価版で、主に学生や教育者向けに位置づけられた製品です。 製品の発表のほかに、もうひとつ重要なトピックとして、NVIDIAが認定する「Jetson AI Certification」というAI認定制度がスタートすることも発表になりました。これからAI学習をはじめる人にとっては、まずは目指す目標のひとつとして、ビジネスでAIに関わっている人は修得するスキ
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
圧縮ファイルの展開速度を最大1万倍超高速化するデータ構造を広島大が考案
広島大学は8月31日、富士通研究所と共同で、多くのデータ圧縮方式で採用されている「ハフマン符号」の並列展開処理を高速化する新しいデータ構造「ギャップ配列」を考案したことを発表した。NVIDAのGPU「Tesla V100」を用いて実験した結果、従来の最速展開プログラムと比較して、2.5倍から1万1000倍の高速化を達成できたとしている。 同成果は、同大学大学院先進理工系科学研究科の中野浩嗣教授らの共同研究チームによるもの。詳細は、2020年8月に開催された国際会議「International Conference on Parallel Processing (ICPP)」において発表され、269件の投稿論文の中から最優秀論文賞に選ばれた。 インターネットを介して多数の画像ファイルや動画ファイルなどを転送したり、また記録メディアに保存したりする際、データの圧縮は誰でも日常的に行っている。そ
高速な端末エミュレータ Alacritty - macでインフォマティクス
AlacrittyはRustで書かれたGPUをレンダリングに使う高速な端末エミュレータ。OpenGL（wiki）を使ってレンダリングを行う。開発はまだアルファ段階らしいが、すでに色々なプラットフォームに対応している（windowsはこれかららしい）。開発の大きな動機は、WUXGAから4k、5kのような高解像度ディスプレイでtmuxを起動し、vimを開いてコーディングしている時の画面描画の遅さだったと述べている。 Announcing Alacritty, a GPU-accelerated terminal emulator https://jwilm.io/blog/announcing-alacritty/ Alacrittyに関するツイート。 twitter.com インストール mac os10.13に導入した。 本体 Github mac osへのインストール #Rust com
物体認識モデルYOLOv3を軽く凌駕するYOLOv4の紹介 - ほろ酔い開発日誌
はじめに 先月、YOLOv4が公開されました。位置づけとしては、物体認識のポピュラーなモデルの1つであるYOLO系統の最新版となります。結果がすごいのはぱっと見分かりましたし、内容も既存の手法をサーベイ・実験頑張って、精度上げていったんだなあくらいのさら読みはしていましたが、もう少しちゃんと読んでおこうと思い、読んでみたので紹介します。 私自身は物体認識の研究者というわけではないですが、なんだかんだ物体認識周りの記事をいくつか書いているので興味のある方は以下もご参照下さい。 note.com note.com [DL輪読会]Objects as Points from Deep Learning JP www.slideshare.net さて、このYOLOv4ですが、元々のYOLOの作者であるJoseph Redmon氏は著者ではありません。Jeseph Redmon氏は研究の軍事利用や
うわっ… 私のPytorch、メモリ食いすぎ…？ 1行毎に使用GPUメモリを監視できるツールを紹介 - Qiita
はじめに 深層学習のコードを書いている時、GPUメモリ不足エラーが起きたことはありませんか？ でも実際どこでメモリを大量に消費しているか分からない... しょうがないからバッチサイズ減らそう...となってしまうことも多いと思います。 そこで今回はPytorchで どの演算でどれくらいのGPUメモリを使用しているか どのテンソル・パラメーターがどれくらいGPUメモリを使用しているか をお手軽にプロファイリングできるpytorch_memlabというモジュールを見つけたので、実際に使ってみようと思います。 なお、この記事はDLHacks LT にてお話しする内容になっています。 使い方 まずはお手軽pipでインストール from pytorch_memlab import profile class Net(nn.Module): def __init__(self): # 省略 @profi
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