GPU를 사용하도록 ArcGIS Notebook Server 구성

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

비고:

10.8부터 빌트인 ArcGIS Notebook Server 런타임에 iConda CUDA Toolkit을 포함하여 GPU를 지원합니다. 이전에는 이 워크플로에 CUDA를 포함하려면 사용자 정의 런타임을 구성해야 했습니다.

다음 워크플로에는 두 가지 기본 목표가 있습니다. 첫째는 NVIDIA 드라이버와 런타임을 설치하여 사이트의 Docker 컴포넌트가 GPU 지원 컨테이너를 생성하도록 돕습니다. 둘째로 NVIDIA 런타임을 사용하도록 구성된 Advanced Notebooks 런타임의 복사본을 생성합니다. 이 런타임을 이용해 열린 ArcGIS Notebooks는 모두 GPU 지원 컨테이너에서 시작합니다. 이외에도 새로운 런타임은 Advanced Notebooks 런타임의 모든 파이썬 라이브러리를 유지합니다.

ArcGIS Notebook Server를 설치하고 구성한 후 다음 단계를 따르세요. ArcGIS Notebook Server 사이트에 머신이 여러 대 있다면 각 머신에 1~3단계를 수행합니다.

1. 사이트의 각 머신에 적합한 NVIDIA 드라이버를 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 설명서는 NVIDIA-Docker GitHub 저장소를 참조하세요.
3. 각 머신에서 다음 명령을 실행하여 NVIDIA 요소가 제대로 설치되었는지 확인합니다.

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

4. 관리자로 ArcGIS Enterprise portal에 로그인하여 ArcGIS Notebook Server 관리자를 엽니다.
5. 설정 페이지를 열고 런타임을 클릭합니다.
6. 편집 아이콘을 클릭해 레이블이 ArcGIS Notebook Python 3 Advanced로 지정된 런타임을 엽니다. 이미지 ID에 주어진 값을 복사합니다. 취소를 클릭하여 편집자를 닫습니다.
7. 런타임 페이지에서 런타임 등록을 클릭합니다.
8. 런타임 등록 페이지에서 적절한 이름(예: GPU 런타임)을 제공하고 버전을 10.9.1로 제공합니다. 이미지 ID 값으로 5단계에서 복사한 값을 입력합니다.
9. Docker 런타임 값을 nvidia로 설정합니다. 런타임 등록을 클릭하여 확인합니다.
10. ArcGIS Notebook Server가 NVIDIA GPU를 사용하도록 구성되었는지 확인합니다. Advanced Notebooks 권한을 가진 포털 구성원으로 새 Notebook을 생성합니다. Notebook의 런타임을 지정할 때는 GPU 지원 런타임을 선택합니다. 다음을 Notebook 셀에 복사한 후 해당 셀을 실행합니다.

    import torch torch.cuda.is_available()

    True 패키지에서 GPU 실행이 필요하므로 torch.cuda 결과가 반환됩니다.

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

    !nvidia-smi

GPU를 사용하기 위해 사이트 용량을 비우려면, ArcGIS Notebook Server Manager에 있는 런타임 페이지를 열어 이 워크플로에서 생성한 런타임을 제거합니다.