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GPU를 사용하도록 ArcGIS Notebook Server 구성

그래픽 처리 장치(GPU)를 사용하면 머신 러닝 모델의 프로세싱 시간을 빠르게 개선할 수 있습니다. 몇 가지 추가 단계를 수행하여 ArcGIS Notebook Server에서 호스트 머신의 NVIDIA GPU를 활용할 수 있습니다.

ArcGIS Notebook Server를 설치하고 구성한 후 동일한 머신을 사용하여 다음 단계를 따르세요.

  1. 적합한 NVIDIA 드라이버를 머신에 설치합니다. 자세한 내용은 NVIDIA 웹사이트를 참고하세요.
  2. Notebook 컨테이너가 GPU를 활용할 수 있도록 머신에 nvidia-docker 2.0 런타임을 설치합니다. 특정 OS 관련 다운로드 및 문서는 NVIDIA-Docker GitHub 저장소를 참조하세요.
  3. 다음 명령을 실행하여 NVIDIA 요소가 제대로 설치되었는지 확인합니다.

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

  4. Dockerfile에서 기존 Notebook 런타임을 확장하여 다음 환경 변수를 설정하면 GPU 가속 컨테이너의 NVIDIA Container Runtime을 사용할 수 있습니다.

    # 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 지원을 활용할 수 있는 다른 Python 모듈을 설치할 수도 있습니다. Dockerfile을 생성하려면 Notebook 런타임 확장에 나와 있는 단계를 따르세요.

    다음 단계에 따라 기존 Notebook 런타임의 imageId를 확인합니다. https://notebookserver.domain.com:11443/arcgis/admin에서 ArcGIS Notebook Server 관리자 디렉터리에 로그인하고 Notebook > 런타임으로 이동합니다. GPU 지원 런타임의 기본으로 사용할 런타임을 선택하고 이미지 ID 등록정보를 확인합니다.

    1. https://notebookserver.domain.com:11443/arcgis/admin에서 ArcGIS Notebook Server 관리자 디렉터리에 로그인합니다.
    2. Notebook > 런타임을 클릭합니다.
    3. GPU 지원 런타임의 기본으로 사용할 런타임을 선택하고 이미지 ID 등록정보를 확인합니다.
  5. 다음 명령 구문을 사용하여 사용자 정의 컨테이너 이미지를 만듭니다.

    docker build -t myGpuRuntime:v1.0 -f <path_to_Dockerfile> .
    명령 끝부분에 마침표를 포함해야 합니다.

    이미지가 만들어지면 결과 메시지에 새 이미지의 요약된 imageId가 제공됩니다.

  6. 새 컨테이너의 전체 imageId를 가져옵니다.

    docker inspect <imageId>

  7. https://notebookserver.domain.com:11443/arcgis/admin에서 ArcGIS Notebook Server 관리자 디렉터리에 로그인합니다. Notebook > 런타임으로 이동하여 4단계에서 선택한 런타임을 선택하고 편집을 클릭합니다.
  8. 새로운 사용자 설정 이미지가 사용되도록 런타임을 업데이트합니다. 기존 imageId 값을 6단계에서 가져온 이미지 값으로 바꿉니다.
  9. dockerRuntime 값을 nvidia로 설정합니다. 편집 내용을 저장합니다.
  10. ArcGIS Notebook ServerNVIDIA GPU를 사용하도록 구성되었는지 확인합니다. Notebook 생성 및 편집 권한 또는 Advanced Notebooks 권한이 있는 포털 구성원이며 4단계에서 고급 런타임을 선택한 경우 새 Notebook을 엽니다. 다음을 셀에 복사한 후 해당 셀을 실행합니다.

    import torch
    torch.cuda.is_available()
    torch.cuda 패키지는 GPU가 실행되어야 하므로 True가 결과로 반환되어야 합니다.

  11. 새 셀의 다음 명령을 실행하여 머신의 GPU 구성을 확인합니다.

    !nvidia-smi

GPU를 사용하기 위해 ArcGIS Notebook Server 사이트 용량을 비우려면 관리자 디렉터리에서 팩터리 런타임 복원 작업을 실행합니다. 이 작업은 URL(https://notebookserver.domain.com:11443/arcgis/admin/notebooks/runtimes/restore)에서 수행할 수 있습니다.