تكوين ArcGIS Notebook Server لاستخدام وحدات معالجة الرسومات (GPU)

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

ملاحظة:‏

بدءًا من 10.8، فإن أوقات تشغيل ArcGIS Notebook Server تتضمن Conda CUDA Toolkit لتمكين دعم GPU. في السابق، كان سير العمل هذا يتطلب إنشاء وقت تشغيل مخصص لتضمين CUDA.

يحتوي سير العمل التالي على هدفين رئيسيين. الأول هو تثبيت برامج تشغيل ووقت تشغيل NVIDIA، مما سيسمح لمكون Docker الخاص بموقعك من بناء حاويات جاهزة GPU. الثاني هو إنشاء نسخة من وقت تشغيل دفتر الملاحظات المتقدم الذي تم تكوينه لاستخدام وقت تشغيل NVIDIA. كل ArcGIS Notebooksالمفتوحة باستخدام وقت التشغيل هذا سيتم إطلاقها في الحاويات جاهزة GPU. بصرف النظر عن ذلك، سيحتفظ وقت التشغيل الجديد بجميع مكتبات Python لوقت تشغيل دفتر الملاحظات المتقدم.

بمجرد تثبيت ArcGIS Notebook Server وتكوينه، اتبع هذه الخطوات. إذا كان موقع ArcGIS Notebook Serverالخاص بك يحتوي على أجهزة متعددة، اتبع الخطوات من 1 إلى 3 على جميع الأجهزة.

1. قم بتثبيت برامج تشغيل NVIDIA المناسبة على كل جهاز في موقعك. 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 NVIDIA-مستودع Docker على GitHub للتنزيلات والوثائق المتعلقة بنظام التشغيل الخاص بك.
3. قم بتشغيل الأمر التالي على كل جهاز للتأكد من تثبيت عناصر NVIDIA بشكل صحيح:

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

4. سجّل الدخول إلى بوابة ArcGIS Enterprise الإلكترونية كمسؤول وافتح ArcGIS Notebook Server Manager.
5. افتح صفحة الإعدادات وانقر على أوقات التشغيل.
6. انقر على أيقونة تحرير لوقت التشغيل المسمى ArcGIS Notebook Python 3 Advanced. انسخ القيمة المعطاة لـ معرف الصورة الخاص به. انقر على إلغاء لإغلاق المحرر.
7. من صفحة أوقات التشغيل، انقر على تسجيل وقت التشغيل.
8. في صفحة تسجيل وقت التشغيل، أدخل اسمًا مناسبًا (مثل وقت تشغيل GPU) وأعطِ الإصدار مثل 10.9. بالنسبة لقيمة مُعرّف الصورة، قم بإضافة القيمة التي قمت بنسخها في الخطوة 5.
9. قم بتعيين قيمة وقت تشغيل Docker لتكون nvidia. انقر فوق تسجيل وقت التشغيل للتأكيد.
10. تحقق من أنك قد قمت بتكوين ArcGIS Notebook Server بنجاح لاستخدام وحدات معالجة الرسومات (GPU) NVIDIA. بصفتك عضوًا في البوابة الإلكترونية تمتلك امتياز دفاتر الملاحظات المتقدمة، قم بإنشاء دفتر ملاحظات جديد فارغ. عندما تقوم بتحديد وقت تشغيل دفتر الملاحظات، حدد وقت تشغيل GPU جاهز جديد. انسخ ما يلي في خلية دفتر الملاحظات وقم بتشغيل الخلية.

    import torch torch.cuda.is_available()

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

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

    !nvidia-smi

إذا كنت ترغب في إزالة السعة لموقعك لاستخدام وحدات معالجة الرسومات، افتح صفحة أوقات التشغيل في ArcGIS Notebook ServerManager واحذف وقت التشغيل الذي قمت بإنشائه في سير العمل هذا.