こんにちは。
岩津です。
弊社では福利厚生の一環…というわけではないと思いますが、NvidiaのGPUワークステーションを社内から技術部門のみならず誰でも利用することができます（申請さえすれば）。
どういうものかというと、こういうものです。↓
過去ブログ参照：DGX-STATIONを導入しました！
環境が用意されているというのは非常に大事なところではあるものの”誰でも触れる”といっても現実的にはハードルが高いところもあったりするので、広く一般というのはなかなか難しいところですね。
そんな状況を改善すべく今回は前回の続きで『GPUワークステーションをもっと活用する』ことについて書きたいと思います。
こんにちは。
“エコモット アドベントカレンダー10日目” 担当 岩津です。
最近はグラフ生成にはまってます。（色んな意味で）
今回はMatplotlibを使った手軽なグラフ作成環境としてSingularityを使うことを考えてみます。
GPUユーザー1は、様々なフレームワーク2や言語3で提供されるサンプルコードを試したり、バージョンアップによって動かなくなった過去コードのメンテナンス4に追われたりと、環境にまつわる問題に日々悩まされていました。
この問題に対する解は仮想環境の利用です。仮想環境はこのような問題を解決するのに役立ちますが、所詮フレームワークを切り替えたい位の話なので、VMwareなどの仮想マシンではいろんな意味で重すぎます。ほとんどのGPUユーザーに使われている仮想化が、コンテナ型のDockerです。5 以下、Dockerについては既に使っていること前提で、話を進めていこうと思います。
Docker6を使っていると、ちょっと気になることがあります。それは、dockerがデーモンで動いているし、イメージを立ち上げるには、実行時にsudoしないといけない7し、イメージ内ではrootになっていし、違和感満載8です。さらに、USBカメラ使いたいとかGUIしたいなどのちょっとしたことが面倒9です。
これは、まぁ慣れ的な話だし、慣れている人には慣れろと言われそうですが、他にいい方法があるハズです。
そこで、いきなりですが、結論です。そんなあなたは、
以上。
それでは、あなたをこの結論に誘う８つのことをご紹介します。
