Использование мощностей графических процессоров (ГП) существенно улучшает время обработки для моделей машинного обучения. ArcGIS Notebook Server может использовать преимущества графических процессоров NVIDIA на своем хост-компьютере после выполнения некоторых дополнительных шагов.
После установки и настройки ArcGIS Notebook Server выполните следующие шаги на том же компьютере.
- Установите соответствующие драйверы NVIDIA на этом компьютере. Полную информацию см. на веб-сайте NVIDIA.
- Установите среду выполнения nvidia-docker 2.0 на этом компьютере, чтобы контейнеры блокнота могли использовать преимущества ГП. Обратитесь к репозиторию NVIDIA-Docker на GitHub для скачивания ПО и документации для вашей ОС.
- Запустите следующую команду, чтобы убедиться, что ваши элементы NVIDIA установлены правильно:
docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi
- Расширьте существующую среду выполнения блокнота в Dockerfile для установки следующих переменных среды, включив NVIDIA Container Runtime для контейнеров с ГПК-ускорением.
Вы также можете установить и другие модули Python, которые могут использовать преимущества поддержки графического процессора. Выполните действия, описанные в разделе Расширить среду выполнения блокнота, чтобы создать Dockerfile.# 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"
Выполните следующие шаги, чтобы проверить imageId существующей среды выполнения запроса. Войдите в ArcGIS Notebook Server Administrator Directory по адресу https://notebookserver.domain.com:11443/arcgis/admin, перейдите к notebooks > runtimes", выберите среду выполнения, которую будете использовать в качестве основы для среды выполнения с поддержкой графического процессора, и проверьте свойство ID образа.
- Войдите в ArcGIS Notebook Server Administrator Directory в https://notebookserver.domain.com:11443/arcgis/admin.
- Щелкните блокноты > среды выполнения.
- Выберите среду выполнения, которую будете использовать в качестве основы для среды выполнения с поддержкой графического процессора, и проверьте свойство ID образа.
- Постройте свой пользовательский образ контейнера с помощью следующего синтаксиса:
Убедитесь, что поставили точку в конце команды.docker build -t myGpuRuntime:v1.0 -f <path_to_Dockerfile> .
После завершения построения образа появится итоговое сообщение с сокращенным imageId нового образа.
- Получите полное imageId своего нового контейнера.
docker inspect <imageId>
- Войдите в ArcGIS Notebook Server Administrator Directory в https://notebookserver.domain.com:11443/arcgis/admin. Перейдите к блокноты > среды выполнения, выберите среду выполнения, выбранную на шаге 4, и нажмите редактировать.
- Обновите среду выполнения, чтобы использовать новый пользовательский образ. Замените существующее значение imageId значением своего образа, которое получили в шаге 6.
- Установите для dockerRuntime значение nvidia. Сохраните изменения.
- Убедитесь, что вы успешно настроили ArcGIS Notebook Server на использование ГП NVIDIA. Как участник портала с правами на Создание и редактирование блокнотов или Расширенные блокноты, если вы выбрали расширенную среду выполнения на шаге 4, откройте новый блокнот. Скопируйте в ячейку следующее и запустите ее.
Результат должен вернуться как True, потому что пакет torch.cuda требует запуска графических процессоров.import torch torch.cuda.is_available()
- Запустите следующую команду в новой ячейке, чтобы посмотреть конфигурацию ГПК вашего компьютера:
!nvidia-smi
Чтобы запретить вашему сайту ArcGIS Notebook Server использовать графические процессоры, запустите операцию Restore Factory Runtimes в Administrator Directory. Она доступна по URL https://notebookserver.domain.com:11443/arcgis/admin/notebooks/runtimes/restore.