Skip To Content

Настройка ArcGIS Notebook Server для использования графических процессоров

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.

Примечание:

Начиная с версии 10.8, встроенные рабочие среды ArcGIS Notebook Server включают Conda CUDA Toolkit для поддержки ГП. Ранее этот рабочий процесс требовал создания настраиваемой рабочей среды для включения CUDA.

Следующий рабочий процесс имеет две основные цели. Первая заключается в установке драйверов NVIDIA и среды выполнения, которые позволят компоненту сайта Docker создавать контейнеры, готовые к использованию ГП. Вторая – создание копии среды выполнения блокнота, настроенной для использования среды выполнения NVIDIA. Все блокноты, открытые с помощью этой среды выполнения, будут запущены в контейнерах, готовых к использованию ГП. Кроме того, новая рабочая среда сохранит все библиотеки Python для среды выполнения блокнотов.

После установки и настройки ArcGIS Notebook Server выполните следующие инструкции. Если на вашем сайте ArcGIS Notebook Server несколько компьютеров, выполните шаги с 1 по 3 на всех компьютерах.

  1. Установите соответствующие драйверы NVIDIA на каждую машину на вашем сайте. Полную информацию см. на веб-сайте NVIDIA.
  2. 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.
  3. Запустите следующую команду на каждом компьютере, чтобы убедиться, что ваши элементы NVIDIA установлены правильно:

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

  4. Войдите на ваш портал ArcGIS Enterprise с правами администратора и откройте ArcGIS Notebook Server Manager.
  5. Откройте страницу Настройки и щелкните Runtimes.
  6. Нажмите кнопку Редактировать для ArcGIS Notebook Python 3 Advanced или ArcGIS Python 3 Standard, в зависимости от среды выполнения, которую вы будете использовать в качестве основы для среды выполнения с поддержкой графического процессора. Скопируйте значение, указанное для его ID изображения. Щелкните Отмена для выхода из редактора.
  7. На странице Runtimes щелкните Register Runtime.
  8. На странице Register Runtime укажите подходящее имя (например, GPU Runtime) и укажите версию как 10.9.1. Для значения ID изображения добавьте значение, скопированное на шаге 5.
  9. Установите значение Рабочая среда Docker как nvidia. Щелкните Register Runtime, чтобы применить изменения.
  10. 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 в шаге 6, создайте пустой блокнот. Когда вы выбираете рабочую среду блокнота, выберите вашу новую рабочую среду, готовую для ГП. Скопируйте в ячейку блокнота следующее и запустите ее.

    import torch
    torch.cuda.is_available()
    Результат возвращается как True, поскольку для пакета torch.cuda необходимо, чтобы был запущен ГП.

  11. Запустите следующую команду в новой ячейке, чтобы посмотреть конфигурацию ГПК вашего компьютера:

    !nvidia-smi

Чтобы запретить вашему сайту использовать графические процессоры, перейдите в раздел Среды выполнения на странице Настройки в ArcGIS Notebook Server Manager.