Windows コンテナを Compute Engine で動かす | Google Cloud 公式ブログ
コンテナ型仮想化は急速に進化しているテクノロジーの 1 つで、分散アプリケーションのデプロイと管理を容易にします。人々がコンテナを話題にするとき、大抵は Linux ベース コンテナのことを指していますが、それはもっともなことです。Linux カーネルのネイティブ機能（たとえば cgroups）でリソースの分離という考え方が導入され、それがひいてはコンテナの登場につながったからです。 コンテナ化が可能なのは長らく Linux プロセスだけでしたが、Microsoft が Windows Server 2016 と Windows 10 で Windows ベース コンテナをサポートしました。これにより、既存の Windows アプリケーションを Docker でコンテナ化し、独立したコンテナとして Windows で実行できるようになりました。 Microsoft は Windows Se
GCP の GPU を使ってみよう[インスタンス作成編]
あゆた深層学習担当の佐々木です。 深層学習と言えば GPU！GPU と言えば、最近はクラウド上でハイスペックなマシンが使用できるサービスが流行っていますね！！この分野では AWS が有名な印象なのですが、先日2017年2月21日に Google Cloud Platform でも GPU インスタンスの使用が可能になったと！アナウンスがありました。 という訳で今回は GCP で GPU インスタンスの作成を行ってみたので、メモ的な意味で記事を残しておこうと思います。さて、GCP で GPU が使用可能になったと言っても、この記事を書いている今日(2017年3月8日)の時点ではコンソールでポチポチやるだけでは GPU 付きのインスタンスを作成できない仕様になっています。また、GPU 付きのインスタンス作成のためにはいくつか制限事項などもあるので、備忘録として必要な情報をまとめておこうと思いま
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Running TensorFlow inference workloads with TensorRT5 and NVIDIA T4 GPU | Compute Engine Documentation | Google Cloud
