Configurer ArcGIS Notebook Server pour l’utilisation de GPU

L’utilisation d’unités de traitement graphiques (GPU) améliore rapidement le temps de traitement des modèles de Machine Learning. ArcGIS Notebook Server peut tirer parti des GPU NVIDIA sur la machine hôte si vous effectuez certaines étapes supplémentaires.

Une fois ArcGIS Notebook Server installé et configuré, suivez les étapes ci-après en utilisant la même machine.

1. Installez les pilotes NVIDIA appropriés sur la machine. Pour des informations complètes, visitez le site Web NVIDIA.
2. Installez l’environnement d’exécution nvidia-docker 2.0 sur la machine de sorte que les conteneurs du notebook puissent utiliser les GPU. Reportez-vous au référentiel NVIDIA-Docker sur GitHub pour découvrir les téléchargements et la documentation correspondant à votre système d’exploitation.
3. Exécutez la commande suivante pour vous assurer que les éléments NVIDIA sont correctement installés :

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

4. Étendez le runtime de notebook existant dans un Dockerfile afin de définir les variables d’environnement suivantes en activant NVIDIA Container Runtime pour les conteneurs accélérés par 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"

   Vous pouvez également choisir d’installer d’autres modules Python pour bénéficier de la prise en charge du GPU. Suivez la procédure décrite dans la rubrique Étendre un runtime de notebook pour créer un Dockerfile.

   Pour vérifier l’élément imageId d’un runtime de notebook existant, procédez comme indiqué ci-après. Connectez-vous au répertoire administrateur de ArcGIS Notebook Server à l’adresse https://notebookserver.domain.com:11443/arcgis/admin et accédez à notebooks > runtimes, sélectionnez le runtime que vous souhaitez utiliser comme base du runtime compatible avec le GPU et vérifiez la propriété Image ID (ID d’image).

   1. Connectez-vous au répertoire administrateur de ArcGIS Notebook Server à l’adresse suivante : https://notebookserver.domain.com:11443/arcgis/admin.
   2. Cliquez sur notebooks > runtimes.
   3. Sélectionnez le runtime que vous souhaitez utiliser comme base du runtime compatible avec le GPU et vérifiez la propriété Image ID (ID d’image).
5. Créez votre image de conteneur personnalisée à l’aide de la syntaxe de commande suivante :

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

   Assurez-vous d’ajouter le point à la fin de la commande.

   Une fois l’image créée, un message en sortie fournit le paramètre imageId abrégé de la nouvelle image.

6. Obtenez le paramètre imageId complet du nouveau conteneur.

   docker inspect <imageId>

7. Connectez-vous au répertoire administrateur de ArcGIS Notebook Server à l’adresse suivante : https://notebookserver.domain.com:11443/arcgis/admin. Accédez à notebooks > runtimes, sélectionnez le runtime que vous avez choisi à l’étape 4 et cliquez sur edit (mettre à jour).
8. Mettez à jour le runtime de telle sorte qu’il utilise la nouvelle image personnalisée. Remplacez le paramètre imageId existant par la valeur de l’image, que vous avez obtenue à l’étape 6.
9. Définissez la valeur du paramètre dockerRuntime sur nvidia. Enregistrer les mises à jour
10. Vérifiez que vous avez bien configuré ArcGIS Notebook Server pour utiliser les GPU NVIDIA. En tant que membre du portail disposant du privilège Create and edit notebooks (Créer et mettre à jour des notebooks) ou Advanced notebooks (Notebooks avancés), si vous avez sélectionné le runtime avancé à l’étape 4, ouvrez un nouveau notebook. Copiez les informations suivantes dans une cellule et exécutez-la.

    import torch
    torch.cuda.is_available()

    La sortie doit renvoyer la réponse True, car l’exécution du paquetage torch.cuda nécessite l’exécution de GPU.

11. Exécutez la commande suivante dans une nouvelle cellule pour afficher la configuration du GPU de votre machine :

    !nvidia-smi

Si vous ne souhaitez plus que le site ArcGIS Notebook Server puisse utiliser des GPU, exécutez l’opération Restore Factory Runtimes (Restaurer les runtimes d’usine) dans le répertoire administrateur. Pour cela, utilisez l’URL suivante : https://notebookserver.domain.com:11443/arcgis/admin/notebooks/runtimes/restore.