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
誰得なのか不明ですが2000円でCUDAを試してみました - Qiita
こんにちは @ixiv です。 「機械学習を勉強したい」と意欲を燃やす方々の中には「できたらGPGPUも！」と考えてる方も多いような気がします。とはいえ、自分のようなぺーぺーの初心者の方は、1本数万円するGPUで勉強をはじめよう、という事も難しく「なんとなくCUDAというものに触れてみたいなぁ」といったモチベーションに留まっているかと思います。 そこで、今回はまさかの 2020年の年末に2011年3月15日（僕の誕生日）発売のグラフィックボード『GeForce GTC550Ti』をメルカリで2000円で入手し、お手軽CUDA環境を立ち上げ、YOLO＋CUDA＋OpenCVでリアルタイム物体検出（Object Detection）をするまでの流れをまとめます。恐らく本手順を使うのは世界に自分ひとりな気もしますが… はじめに では早速。まずPC環境と、今回の記事を作成するために参照したWEBサ
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
NVIDIA SDK Manager on Dockerで快適なJetsonライフ - Fixstars Tech Blog /proc/cpuinfo
このブログは、株式会社フィックスターズのエンジニアが、あらゆるテーマについて自由に書いているブログです。 はじめに こんにちは、Fixstars Autonomous Technologiesの吉村です。 NVIDIA GPUを搭載しているArm開発ボードとして様々な分野で活躍しているNVIDIA Jetsonですが開発環境のセットアップが色々大変です。このセットアップのわずらわしさから少しでも解放されるようDocker上に環境を隔離してセットアップを試みてみました。 NVIDIA SDK Managerとは NVIDIA SDK Managerは、NVIDIA Jetsonプラットフォーム、NVIDIA DRIVEプラットフォームの開発環境をセットアップするツールです。かつてはプラットフォーム毎に以下のツールに分かれていましたが、あるタイミングでNVIDIA SDK Managerに共通
検証用コンテナはDocker？いいえ、Singularityです。 - Qiita
はじめに ストックマークの森長です。 弊社では、AWS、GCP、AzureのGPUインスタンス、自前のGPUサーバを利用して、自然言語モデルのモデル化・検証を行っています。 以前は、Dockerを導入することで、他のメンバやプロジェクトと機械学習基盤を共有する場合でも、それぞれのコンテナで環境を分離していました。 しかし、メンバが増えてきたことと検証環境を多数作成したことで以下の懸念点が見えてきました。 Dockerコンテナを起動するために、利用ユーザにsudo権限を付与しなければならない。 sudo権限で別の利用者のDockerコンテナを(誤って)操作できてしまう。 Dockerコンテナとホストでディレクトリを共有すると、コンテナ内で作成・編集したファイルのownerがrootになってしまう。 本番環境ではあまり上記の懸念点は問題ないかもしれませんが、弊社の検証環境では多くのメンバが利用
NVDLAのConvolution DMAが実行する畳み込みの手順の解析 - FPGA開発日記
NVDLAというか、畳み込み演算をどのようにハードウェアで実現するかということをさらに掘り下げている。 NVDLA : Unit Description Unit Description — NVDLA Documentation NVDLAのConvolution DMAは、以下のような画像に対して入力画像とカーネルを畳み込むことを考える。ここではチャネルについては無視している。 上記の図における、各パラメータは以下の通りである。 Top Padding(TP) : 画像データに対して上部に何ピクセルパディングを入れるか。 Bottom Padding(BP) : 画像データに対して下部に何ピクセルパディングを入れるか。 Left Padding(LP) : 画像データに対して左部に何ピクセルパディングを入れるか。 Right Padding(RP) : 画像データに対して右部に何ピクセ
Google、NVIDIAのDeep learning推論ライブラリ「TensorRT」と「TensorFlow」の統合を発表。8倍高速に
Google、NVIDIAのDeep learning推論ライブラリ「TensorRT」と「TensorFlow」の統合を発表。8倍高速に 2018-03-28 Googleは、NVIDIA TensorRTとTensorFlow 1.7の統合を発表しました。 NVIDIAのDeep learning推論を最適化し高性能で実行するライブラリTensorRTと、Googleのオープンソースで公開している機械学習ライブラリTensorFlowが統合しました。 これはTensorFlow時にGPUの推論待ち時間を最小限に抑えます。NVIDIA Volta Tensor Coreを使用したTensorFlowで、7msのレイテンシで8倍速く実行されたと述べます。 関連 Googleのモバイル／組込機器向け機械学習ライブラリ「TensorFlow Lite」、Appleの機械学習フレームワーク「Co
深層学習で学習やるならNVIDIA一択？いや、AMDという選択肢がありますよ - Qiita
はじめに 本稿の内容は、某イベントで私が頒布した頒布物の内容を一部転載し、最新の情報(2018/05現在)へと対応した内容をまとめたものとなります。 (2019/01/28修正) ROCm2.0について、Linuxカーネル4.19以上でのインストール法、Tensorflow-rocmのPyPI登録等について加筆しました (2018/05/19修正) Radeon Open Computeの現状部分、およびインストール環境の制約に関して修正を行いました。 TL;DR ・Radeon Open Compute（ROCm）というAMDの提供するGPU環境のオープンソースプロジェクトの一環と、それを利用したCudaライブラリのユーザーのポーティングで深層学習ライブラリがAMDのGPUでも動くよ！ ・対応ライブラリが大幅に増え、ROCmを支えるGPUドライバもLinux公式カーネルに組み込まれるなど
NVIDIA Thrust を用いた GPGPU による行列演算の実装方法
こんにちは。アプリケーション共同開発部新卒エンジニアの高坂です。 本記事では、最近特に目にする機会の増えた人工ニューラルネットワークの演算処理を支える GPGPU 演算を簡単に実装できる NVIDIA 社の Thrust ライブラリについて、その使い方を簡単に説明します。 はじめに コンピュータにプログラムを実行させる場合、CPU に演算を行わせるのが一般的かと思います。近年の情報技術の向上により、CPU コアあたりの演算能力の向上、またコア数・スレッド数の増加による性能向上が著しく、コンピュータが現実的な時間で行えることの幅が確実に広がっています。 しかしながら、現在のフラッグシップサーバ CPU として Intel Xeon Platinum 8180 プロセッサを例にとると、一個あたりのコア数は 28 コア 56 スレッド、8ソケット構成をサポートしているので理論上 224 コア 4
NextremerをScale upする機械学習環境 Shiva - Qiita
Nextremer Advent Calendar 2017 3日目の記事です Nextremer ではお手軽にGPUマシンを利用できる Shiva という機械学習の開発環境を構築しています 今回はその Shiva の開発に至った経緯とその仕組みをご紹介します Shiva の開発にあたっては、昨年RettyのCTO樽石さんが公開された Retty流『2200万ユーザを支える機械学習基盤』の作り方 を大いに参考にさせて頂きました このような貴重なノウハウを公開されていることは本当に素晴らしいですし、この記事がなければ私が Shiva を開発することはなかったです そんな樽石さん、Rettyさんへの尊敬と感謝の思いを込めて、Nextremerの Shiva についてのノウハウを公開します！ Shiva 開発に至った経緯 Nextremer の研究開発PJでは深層学習を利用した自然言語処理、強化
Jupyter+Keras+ Nvidia Docker with GPU on Google Cloud in an instant
As a machine learning engineer, making environments by myself to try machine learning task is really important. The more convenient public cloud services such as AWS and GCP is getting, The more important the ability to do that I think. Today, I would like to describe a kit which I made to make an environment with jupyter notebook, keras and Nvidia docker with GPU on google cloud in an instant. Mo
物理サーバを選定する際のポイント – Eureka Engineering – Medium
Eureka EngineeringLearn about Eureka’s engineering efforts, product developments and more.
nvidia-dockerとdockerコマンドの違い - walkingmask’s development log
些細な気づきかもしれませんが自分的には結構ショックだったのでメモ． 結論 nvidia-docker だと /usr/local/nvidia/lib と /usr/local/nvidia/lib64 があり docker だとごっそり消えてる． $ sudo docker run --name temp -it nvidia/cuda:cudnn /bin/bash ls /usr/local/nvidia/lib ls: cannot access /usr/local/nvidia/lib: No such file or directory $ sudo nvidia-docker run --name temp -it nvidia/cuda:cudnn /bin/bash root@53d372f5a1e0:/# ls /usr/local/nvidia/lib libEGL
nvidia-dockerインストール、コンテナ等メモ - whoopsidaisies's diary
基本的に公式サイトの説明とかの通りにやるだけなんだけど自分用にメモ。 ホストOS：ubuntu 16.04LTS dockerのインストール 参考： Get Docker for Ubuntu - Docker # https通信で公開鍵ダウンロードするため apt-get update apt-get install curl ca-certificates # dockerレポジトリの公開鍵の登録 curl -fsSL https://yum.dockerproject.org/gpg | apt-key add - # add-apt-repositoryコマンドのインストール apt-get install software-properties-common # dockerレポジトリ追加 add-apt-repository "deb https://apt.dockerpro
AzureのNシリーズでChainer、Tensorflow、CNTK、DIGITSのGPU環境を作る - Qiita
AzureのNシリーズでChainer、Tensorflow、CNTK、DIGITSのGPU環境を作るAzureDeepLearningChainerTensorFlowCNTK AzureのNCインスタンスでChainer、Tensorflow、CNTK、DIGITSのGPU環境を作る AzureのNCインスタンス上にChainer、Tensorflow、CNTK、DIGITSの環境を作った時の手順をまとめます。 VM作成 Azureのポータルから行いました。注意点は以下の通りです。 LinuxはUbuntu16.04のみサポートされている。(参考URL) 他のバージョンでも起動はできるようですが、肝心のGPUを認識しませんでした。 NCシリーズが使えるリージョンは限られている。 米国中南部、米国東部で使えますが、日本リージョンではまだ使えないようです。 OSディスクはHDDを選択しなく
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Bringing The Metaverse to Fusion Research
GitHub - NVIDIA/open-gpu-doc: Documentation of NVIDIA chip/hardware interfaces
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Ubuntu16.04にnvidia-dockerをインストールする方法 - Qiita
