Graphcore Poplar SDK Container Images が Docker Hub で利用可能に | Docker
GraphcoreのPoplar® SDKは、開発者がDocker Hubを介してアクセスでき、GraphcoreはDockerのVerified Publisher Programに参加しています。 Dockerと協力して、ソフトウェアスタックをコンテナイメージとして配布し、開発者がGraphcore IPUシステムでMLアプリケーションを簡単に構築、管理、デプロイできるようにします。 ハードウェアとソフトウェアをさらに使いやすくするために、開発者エクスペリエンスを継続的に強化しています。 ちょうど1年前、ユーザー向けに事前に構築されたDockerコンテナのセレクションを導入しました。 現在、イノベーションを推進するというミッションの一環として、Poplar SDK、PyTorch for IPU、TensorFlow for IPU、およびツールに、Docker Hub コミュニティの
DockerでGPU版ONNXを使ってみる | Shikoan's ML Blog
見てわかる通り、GPUありにすると明らかに速くなっています。NanoやTinyは動画の読み込みがボトルネックになって、速度がサチっているので、参考程度です。 CPUの場合は、Flopsと反比例した速度になっていますが、GPUの場合は線形な関係になっていないのが面白かったです。GPUありのYOLOX-Xは20fpsぐらい出ているのが驚き。 このようにすればDocker上でも、GPUありのONNXを使えることがわかりました。ONNXなら環境を統一できますし、いろいろ便利そうですね。 コード main.py import argparse import onnxruntime as ort import cv2 import time import numpy as np from tqdm import tqdm from yolox_utils import preproc, multicl
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