あのとき助けていただいた増田です 昨日締切だったんだけど、無事に卒論提出できたよ 教授の添削も2回ぐらい受けられて、それなりに納得できるものは出せた 多分1年以上かけてても似たような出来になってたとは思う アドバイスくれた人が言ってたとおり、卒論無理って投稿した時点で完全に下準備ゼロってわけではなかった なんとなくこういう構成と結論にしようかな〜っていうとこまでは決まってて、それを肉付けする材料がゼロって状態ね だから、Google翻訳のカメラで見出しだけバーッて訳してって、ここ使えるなって思ったところを自分で訳して…って感じの作業(ここでめちゃくちゃ時間かかった)と、 それをなんとか章立てした枠に組み込むっていう作業だけで済んだんだ それでもかなりキツかったしもっと早くからやればよかったって思ったんだけど とにかくありがとう ブクマ?のコメントで応援してくれた人もありがとう、 そんなんで
一人でクラスタ計算機を使用する場合は問題ありませんが、もし複数人で使用する場合は、プログラムの実行が同じノードでかち合ってしまう可能性があります。
はじめに こんにちは、(株)日立製作所 研究開発グループ サービスコンピューティング研究部の露木です。 多人数で効率的に機械学習・AIの学習処理や,HPCライクな数値実験をしたければジョブスケジューラは必須といえます。表題の通り,本記事ではジョブスケジューラの一種であるPBSProをインストールして,GPUを利用した計算ジョブをnvidia-dockerで実行可能にする手順を前後編に分けて示します。 前編である今回は,CPUを利用したジョブを実行可能にするまでの手順を解説します。後編では,GPU利用に関する部分を解説します。 なお,同じアドベントカレンダーにSlurm HPCクラスタとKubernetesを同居させてみた(前編) - Qiita があり,こちらもHPC向けジョブスケジューラの話題になります。PBSは歴史のある枯れたジョブスケジューラですが,SlurmやKubernetesの
Vol.1記事では、 ① ベンチマークソフト実行結果 ② DGX A100をフルパワーで回した場合の消費電力 をまとめました。今回はA100の新機能である「MIG(Multi Instance GPU)」を検証していきます。 今回検証した項目は次の4点です。 ③ MIG を利用したGPU分割の手順 ④ MIGをDockerコンテナ上で利用してみる ⑤ MIGをSingularityコンテナ上で利用してみる ⑥ DGX A100のCUDAバージョン互換性確認 3. MIGを利用したGPU分割の手順 GPUを分割する手法として、MIGのほかに「NVIDIA 仮想 GPU (vGPU)」 があります。よくvGPU と MIGは混同されるのですが、MIGはGPU自体がもつ機能です。vGPUのように追加ライセンスの購入は必要ありません。2023年2月時点では、「NVIDIA A100 GPU」「NV
はじめに このたび、NVIDIA社から新たにリリースされたGPUアプライアンス「NVIDIA DGX™ A100」を、Innovation LAB設備として国内最速で導入しました。 本マシンは、単に前世代のV100 GPUから性能が向上したことに加え、MIG(Multi Instance GPU)という新機能が追加になりました。MIGの詳しい機能はNVIDIA社のWebサイトをご覧ください。1枚の A100カードを最大7つのインスタンスとして分離し、それぞれにメモリを割り当て、独立した用途で活用できる画期的な機能です。 今回は、DGX A100の性能や機能について検証を行いました。本記事ではその検証結果を報告しますので、今後の導入を検討されている方の参考になれば幸いです。 なお、検証結果の概要については、NVIDIA社のオンラインイベント「GTC DIGITAL JAPAN 2020」でも
こんにちは、NTT研究所の山口です。 前回の記事でA100のMIGについて触れていますが、MIGを活用する際のモチベーションとして、1つのGPU上で効率的に複数プロセスを実行したり、複数ユーザで利用できるようにしたいという目的が挙げられるかと思います。本記事では1つのGPUリソースを効率的に利用するための技術として、Multi Process Service(MPS), Virtual GPU(vGPU), Multi Instance GPU(MIG)という三つのNVIDIA社の技術についてまとめます。 MPS: GPU上で並列処理を効率的に行うことができるvGPU: GPUを仮想化してVMに対してリソースを割り当てることが可能。分割されたGPUは、VM内で個々にGPUとして認識可能であるため複数ユーザに対して提供しやすいMIG: 最新のアーキテクチャであるAmpereでしか利用できない
マインドマップをmarkdown記法で書けるVisual Studio Code(VS Code)の拡張機能を試してみました。 marketplace.visualstudio.com インストール方法 VS CodeのExtensionsでMarkmapを検索するとMarkmapが見つかりますのでインストールするだけです。 使い方 markdownのファイル(拡張子 .md)を開くと、右上にホウキのようなマークが出ます。 それをクリックするとマインドマップのプレビューが表示されます。 markdown記法ごとのマップ v0.0.9 で確認しています。 見出し # 見出し1-1 ## 見出し2 ### 見出し3-1 #### 見出し4 ### 見出し3-2 ##### 見出し5 ###### 見出し6 # 見出し1-2 見出しのサイズが小さければ(# が多ければ)階層も深くなります。 リス
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