تكوين ArcGIS Notebook Server لاستخدام وحدات معالجة الرسومات (GPU)

إن استخدام وحدات المعالجة الرسومية (GPU) يحسن بسرعة من وقت المعالجة لنماذج التعلم الآلي. يمكن أن يستفيد ArcGIS Notebook Server من وحدات معالجة الرسومات (GPU) NVIDIA على جهازه المضيف بمجرد إجراء بعض الخطوات الإضافية.

بمجرد تثبيت ArcGIS Notebook Server وتكوينه، اتبع هذه الخطوات باستخدام الجهاز نفسه.

1. قم بتثبيت برامج تشغيل NVIDIA المناسبة على الجهاز. راجع موقع الويب NVIDIA للاطلاع على المزيد من المعلومات.
2. قم بتثبيت وقت تشغيل nvidia-docker 2.0 على الجهاز بحيث تستطيع حاويات دفتر الملاحظات الاستفادة من وحدات معالجة الرسومات (GPU). ارجع إلى مستودع NVIDIA -Docker على GitHub للتنزيلات والوثائق المتعلقة بنظام التشغيل الخاص بك.
3. قم بتشغيل الأمر التالي للتأكد من تثبيت عناصر NVIDIA بشكل صحيح:

   docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi

4. قم بتمديد وقت تشغيل دفتر الملاحظات المتقدم في Dockerfile لتعيين المتغيرات البيئية التالية، وتمكين NVIDIA Container Runtime للحاويات التي تتسارع استنادًا إلى وحدة GPU.

   # Specify the existing notebook runtime imageId as FROM
   FROM <imageID>
   
   # Use RUN to issue a command to install
   # Declare environment variables with ENV
   #RUN conda install <your_preferred_gpu_package>
   ENV NVIDIA_VISIBLE_DEVICES all
   ENV NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES compute,utility
   ENV NVIDIA_REQUIRE_CUDA "cuda>=9.2"

   يمكنك أيضًا تحديد تثبيت وحدات Python الأخرى التي يمكنها الاستفادة من دعم GPU. اتبع الخطوات الواردة في تمديد وقت تشغيل دفتر الملاحظات لإنشاء Dockerfile.

   اتبع هذه الخطوات للتحقق من imageId الخاص بوقت تشغيل دفتر الملاحظات الحالي. سجّل الدخول إلى دليل مسؤول ArcGIS Notebook Server من خلال https://notebookserver.domain.com:11443/arcgis/admin وانتقل إلى دفاتر الملاحظات > أوقات التشغيل"، وحدد وقت التشغيل الذي ستستخدمه كأساس لوقت التشغيل المُمكَّن باستخدام GPU، ثم تحقق من خصائص معرف الصورة.

   1. سجل الدخول إلى دليل مسؤول ArcGIS Notebook Server على https://notebookserver.domain.com:11443/arcgis/admin.
   2. انقر فوق دفاتر الملاحظات > أوقات التشغيل.
   3. حدد وقت التشغيل الذي ستستخدمه كأساس لوقت التشغيل المُمكَّن بواسطة وحدة GPU وتحقق من خصائص معرف الصورة.
5. قم بإنشاء صورة حاوية مخصصة باستخدام بناء جملة الأمر التالي:

   docker build -t myGpuRuntime:v1.0 -f <path_to_Dockerfile> .

   تأكد من تضمين النقطة في نهاية الأمر.

   عند اكتمال إنشاء الصورة، ستقوم الرسالة الناتجة بتسليم imageId المختصر للصورة الجديدة.

6. احصل على imageId الكامل لحاويتك الجديدة.

   docker inspect <imageId>

7. سجل الدخول إلى دليل مسؤول ArcGIS Notebook Server على https://notebookserver.domain.com:11443/arcgis/admin. انتقل إلى دفاتر الملاحظات > أوقات التشغيل، وحدد وقت التشغيل الذي اخترته في الخطوة 4، ثم انقر فوق تحرير.
8. قم بتحديث وقت التشغيل لاستخدام صورتك المخصصة الجديدة. استبدل قيمة imageId الحالية بقيمة لصورتك، التي حصلت عليها في الخطوة 6.
9. قم بتعيين قيمة dockerRuntime على nvidia. احفظ التحريرات.
10. تحقق من أنك قد قمت بتكوين ArcGIS Notebook Server بنجاح لاستخدام وحدات معالجة الرسومات (GPU) في NVIDIA. بصفتك عضوًا في البوابة الإلكترونية يتمتع بامتياز إنشاء دفاتر الملاحظات وتحريرها أو امتياز دفاتر الملاحظات المتقدمة، إذا اخترت وقت التشغيل المتقدم في الخطوة 4، فافتح دفتر ملاحظات جديد. انسخ ما يلي في خلية وقم بتشغيل الخلية.

    import torch
    torch.cuda.is_available()

    يجب أن يُرجع الناتج ، لأن حزمة True تتطلب تشغيل وحدات معالجة الرسومات (GPU) torch.cuda.

11. قم بتشغيل الأمر التالي في خلية جديدة لعرض تكوين وحدة معالجة الرسومات (GPU) الخاصة بالجهاز:

    !nvidia-smi

لإزالة السعة لموقع ArcGIS Notebook Server الخاص بك لاستخدام وحدات معالجة الرسومات (GPU)، قم بتشغيل عملية استعادة أوقات تشغيل المصنع في دليل المسؤول. يتوفر ذلك على عنوان URL https://notebookserver.domain.com:11443/arcgis/admin/notebooks/runtimes/restore.