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.
비고:
10.8부터 빌트인 ArcGIS Notebook Server 런타임에 Conda CUDA Toolkit을 포함하여 GPU를 지원합니다. 이전에는 이 워크플로에 CUDA를 포함하려면 사용자 설정 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 Notebook 런타임의 복사본을 생성합니다. 이 런타임을 이용해 열린 Notebook은 모두 GPU 지원 컨테이너에서 실행됩니다. 이외에도 새로운 런타임은 Notebook 런타임의 모든 Python 라이브러리를 유지합니다.
ArcGIS Notebook Server를 설치하고 구성한 후 다음 단계를 따릅니다. ArcGIS Notebook Server 사이트에 머신이 여러 대 있다면 모든 머신에 1~3단계를 수행합니다.
- 사이트의 각 머신에 적합한 NVIDIA 드라이버를 설치합니다. 자세한 내용은 NVIDIA 웹사이트를 참고하세요.
- Notebook 컨테이너가 GPU를 활용할 수 있도록 머신에 nvidia-docker 2.0 런타임을 설치합니다. 특정 OS 관련 다운로드 및 문서는 NVIDIA-Docker GitHub 저장소를 참조하세요.
- 각 머신에서 다음 명령을 실행하여 NVIDIA 요소가 제대로 설치되었는지 확인합니다.
docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi - 관리자로 ArcGIS Enterprise 포털에 로그인하여 ArcGIS Notebook Server 관리자를 엽니다.
- 설정 페이지를 열고 런타임을 클릭합니다.
- GPU 지원 런타임의 기본으로 사용할 런타임에 따라 ArcGIS Notebook Python 3 Advanced 또는 ArcGIS Python 3 Standard의 편집 버튼을 클릭합니다. 이미지 ID에 주어진 값을 복사합니다. 취소를 클릭하여 편집자를 닫습니다.
- 런타임 페이지에서 런타임 등록을 클릭합니다.
- 런타임 등록 페이지에서 적절한 이름(예시: GPU 런타임)을 입력하고 버전에 11.0을 입력합니다. 이미지 ID 값으로 5단계에서 복사한 값을 입력합니다.
- Docker 런타임 값을 nvidia로 설정합니다. 런타임 등록을 클릭하여 확인합니다.
- ArcGIS Notebook Server가 NVIDIA GPU를 사용하도록 구성되었는지 확인합니다. Notebook 생성 및 편집 권한 또는 Advanced Notebooks 권한이 있는 포털 구성원이며 6단계에서 고급 런타임을 선택한 경우 비어 있는 새 Notebook을 생성합니다. Notebook의 런타임을 선택할 때는 새 GPU 지원 런타임을 선택합니다. 다음을 Notebook 셀에 복사한 후 해당 셀을 실행합니다.
import torch torch.cuda.is_available() - 새 셀의 다음 명령을 실행하여 머신의 GPU 구성을 확인합니다.
!nvidia-smi
GPU를 사용하기 위해 사이트 용량을 비우려면 ArcGIS Notebook Server Manager의 설정 페이지에 있는 런타임 섹션으로 이동합니다.