GPU を使用するための ArcGIS Notebook Server の構成—ArcGIS Enterprise

グラフィカルプロセシングユニット (GPU) を使用すると、機械学習モデルの処理時間をすばやく向上することができます。 ArcGIS Notebook Server でいくつかの手順を追加で実行すると、ホストコンピューターで NVIDIA GPU を活用できるようになります。

ArcGIS Notebook Server のインストールと構成を完了したら、同じコンピューター上で次の手順を実行します。

コンピューターに適切な NVIDIA ドライバーをインストールします。詳細については、NVIDIA Web サイトをご参照ください。
ノートブックのコンテナーが GPU を活用できるよう、コンピューター上に nvidia-docker 2.0 ランタイムをインストールします。 OS 別のダウンロードとドキュメントについては、GitHub の NVIDIA-Docker リポジトリをご参照ください。
次のコマンドを実行し、NVIDIA の要素が適切にインストールされていることを確認します。
```
docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi
```
Dockerfile で既存のノートブックランタイムを拡張し、次の環境変数を設定して、GPU によって高速化されたコンテナーに対して NVIDIA Container Runtime を有効にします。
```
# 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"
```
GPU サポートを利用できるその他の Python モジュールをインストールすることもできます。 Dockerfile の構築方法については、「ノートブックランタイムの拡張」の手順をご参照ください。
既存のノートブックランタイムの imageId を確認するには、次の手順に従います。 https://notebookserver.domain.com:11443/arcgis/admin で ArcGIS Notebook Server Administrator Directory にサインインします。ノートブック → ランタイムに移動して、GPU 対応ランタイムのベースとして使用するランタイムを選択し、画像 ID プロパティを確認します。
1. https://notebookserver.domain.com:11443/arcgis/admin で ArcGIS Notebook Server Administrator Directory にサインインします。
2. [ノートブック] > [ランタイム] の順にクリックします。
3. GPU 対応ランタイムのベースとして使用するランタイムを選択し、画像 ID プロパティを確認します。
次のコマンド構文を使用し、カスタムコンテナーイメージを構築します。
```
docker build -t myGpuRuntime:v1.0 -f <path_to_Dockerfile> .
```
コマンド末尾に必ずピリオドを含めてください。
イメージの構築が完了したら、新しいイメージの簡略的な imageId が出力メッセージで送信されます。
新しいコンテナーの完全な imageId を取得します。
```
docker inspect <imageId>
```
https://notebookserver.domain.com:11443/arcgis/admin で ArcGIS Notebook Server Administrator Directory にサインインします。 [ノートブック] > [ランタイム] を参照し、ステップ 4 で選択したランタイムを選択して [編集] をクリックします。
新しいカスタムイメージを使用するよう、ランタイムを更新します。既存の imageId 値をイメージの値で置換します (ステップ 6 で取得した値)。
dockerRuntime の値を nvidia に設定します。編集内容を保存します。
ArcGIS Notebook Server で NVIDIA GPU を使用するよう正常に構成したことを確認します。 [ノートブックの作成と編集] 権限または [高度なノートブック] 権限を持つポータルメンバーとして、ステップ 4 で高度なランタイムを選択した場合は、新しいノートブックを開きます。次の内容をセルにコピーし、セルを実行します。
```
import torch
torch.cuda.is_available()
```
torch.cuda パッケージを実行するには GPU が必要なので、出力は True として返されます。
新しいセルで次のコマンドを実行し、コンピューターの GPU 構成を確認します。
```
!nvidia-smi
```

GPU を使用するために ArcGIS Notebook Server サイトの容量を削除するには、Administrator Directory で初期状態のランタイムの復元操作を実行します。これは、URL https://notebookserver.domain.com:11443/arcgis/admin/notebooks/runtimes/restore にあります。

このトピックへのフィードバック