Alibaba Cloud의 GPU 정보

Alibaba Cloud에서도 Elastic GPU Service(EGS)라는 GPU를 이용할 수 있는 서비스가 제공되고 있습니다.
GPU는 병렬 처리를 실시함으로써 고속으로 연산을 실시합니다.
그 성능을 심층 학습(Deep Learning)으로 이용하는 것에 주목이 모이고 있습니다.
EGS는 Nvidia Tesla P100 GPU에 구축되어 있어 기계 학습(심층 학습)과 대규모 병렬 계산을 할 수 있습니다.
2018/06/06에 도쿄 리전에서도 GPU 인스턴스를 이용할 수 있게 되었습니다.
Alibaba Cloud 도쿄 리전 GPU 인스턴스 추가 알림

Alibaba Cloud에서 GPU를 사용하는 방법

GPU를 활용하려면 GN5 인스턴스를 만들어야 합니다.
이번은 도쿄 리전에서, 이하의 순서로 작성했습니다.
인스턴스 유형: ecs.gn5-c4g1.xlarge
CPU:4
메모리: 30

인스턴스 생성 및 GPU 드라이버 설치

여기 의 페이지를 참고로 인스턴스를 작성했습니다.
인스턴스를 선택하려면 "ecs.gn5-c4g1.xlarge"에서 검색하자마자 찾을 수 있습니다.


GPU의 드라이버는 인스턴스 작성시 자동 설치의 설정 항목이 있습니다.

스스로 GPU 드라이버를 설치하려고 하면 Kernel의 버전 문제 등 여러가지 문제가 발생하여 해결에 시간이 걸리므로 자동 설치를 권장합니다.

구성은 이렇게 했습니다.

GPU의 드라이버를 자동 설치할 때는 인스턴스 생성에 평소보다 시간이 걸린다고 표시되지만, 실제로는 큰 차이는 거의 없고 몇 분만에 인스턴스를 생성할 수 있었습니다.

인스턴스에 SSH로 로그인하고 GPU 정보를 확인합니다.# nvidia-smi
GPU가 설정되어 있는지 확인할 수 있었습니다.

GPU를 이용한 Deep Learning 정보

Deep Learning 사용 방법

TensorFlow에서 MNIST for Beginners을 사용하고 싶습니다.
환경으로 Anaconda 및 TensorFlow, Git을 추가로 설치합니다.
절차는 여기 과 여기 을 참고로 진행했습니다.
실행 결과는 이쪽.

일단 결과가 나왔습니다.

이처럼 GPU를 이용하여 Deep Learning을 할 수 있었습니다.
데이터수가 적은 초보자용의 내용이었으므로 GPU의 성능을 마음껏 이용할 수 없었습니다만, 복잡한 처리나 대규모의 데이터수의 Deep Learning으로 진가를 발휘할 수 있다고 생각합니다.

요약

GPU를 이용한 Deep Learning을 동작시키는 환경의 구축은 비교적 간단하게 할 수 있었습니다.
또, 요금을 확인하면서 설정할 수 있으므로 종량 과금의 경우에도 계산하면서 인스턴스를 작성할 수 있는 것은 매우 편리합니다.
이번 소개한 방법에서도 Deep Learning의 환경은 구축할 수 있습니다만, Container 클러스터를 이용한 Deep Learning 환경 구축 도 있기 때문에, 시험해 보세요.

참조

Alibaba Cloud Elastic GPU 서비스