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。
注意:
10.8 以降、組み込み ArcGIS Notebook Server ランタイムは、GPU サポートを有効化するための Conda CUDA Toolkit を含むようになりました。 以前は、このワークフローは、CUDA を含むために、カスタム ランタイムを構築する必要がありました。
以下のワークフローには、主に 2 つの目的があります。 1 つは、サイトの Docker コンポーネントが GPU 対応のコンテナーを構築できるようにする NVIDIA ドライバーおよびランタイムをインストールすることです。 もう 1 つは、NVIDIA ランタイムを使用するように構成されたノートブック ランタイムのコピーを作成することです。 このランタイム使用して開かれたすべてのノートブックは、GPU 対応のコンテナー内で起動されます。 これに加えて、新しいランタイムは、ノートブック ランタイムの Python ライブラリをすべて維持します。
ArcGIS Notebook Server のインストールと構成を完了したら、次の手順を実行します。 ArcGIS Notebook Server サイトに複数のコンピューターが含まれている場合、すべてのコンピューター上でステップ 1 ～ 3 を実行します。
- 適切な NVIDIA ドライバーを、サイトの各コンピューターに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。
- 各コンピューター上で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 - 管理者として ArcGIS Enterprise ポータルにサイン インし、ArcGIS Notebook Server Manager を開きます。
- [設定] ページを開き、[ランタイム] をクリックします。
- GPU 対応ランタイムのベースとして使用するランタイムに応じて、ArcGIS Notebook Python 3 Advanced または ArcGIS Python 3 Standard の [編集] ボタンをクリックします。 [画像 ID] に与えられた値をコピーします。 [キャンセル] をクリックして、エディターを終了します。
- [ランタイム] ページから、[ランタイムの登録] をクリックします。
- [ランタイムの登録] ページで、適切な名前 (「GPU Runtime」など) を入力し、バージョンを 10.9.1 と指定します。 [画像 ID] の値に、ステップ 5 でコピーした値を追加します。
- [Docker ランタイム] の値を nvidia に設定します。 [ランタイムの登録] をクリックして確認します。
- 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 6 で高度なランタイムを選択した場合は、新しい空のノートブックを作成します。 ノートブックのランタイムを選択するときに、新しい GPU 対応のランタイムを選択します。 次の内容をノートブックのセルにコピーし、セルを実行します。
import torch torch.cuda.is_available() - 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 を使用するためにサイトの容量を削除するには、ArcGIS Notebook Server Manager の [設定] ページで [ランタイム] セクションに移動します。