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2019-09-08 14:50:05時点のリビジョン4
サイズ: 1247
編集者: hitachi29
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2025-06-23 14:41:48時点のリビジョン20
サイズ: 611
編集者: yi041
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行 1: 行 1:
= NVIDIA GPU Cloudコンテナの実行方法 = = 深層学習コンテナを利用する方法 =
行 3: 行 3:
== NVIDIA GPU Cloud(NGC)の概要 ==
NVIDIA GPU Cloud(!NGC) はディープラーニング、機械学習、HPC のために GPU で最適化されたソフトウェアのハブであり、最新のアプリケーションをDockerイメージでタイムリーに利用できます。
singularity pullを利用することで,Singularityイメージファイル(sif)のダウンロードやDockerイメージのsifへの変換が可能です.ここでは深層学習用コンテナを入手する例として,Dockerイメージのsifへの変換を示します.
行 6: 行 5:
== NVIDIA GPU Cloudコンテナの表示 ==
NVIDIA GPU Cloudに登録されているコンテナを下記コマンドで確認できます。
NGCに登録されているイメージのリストは毎日更新されます。
{{{
showngcimages
例:ROCmのPyTorch Dockerイメージをsifに変換
{{{
$ nohup singularity pull docker://rocm/pytorch:latest &
行 13: 行 10:
== NGCコンテナの利用方法 ==
DOCKER_IMAGEまたはSINGULARITY_IMAGEでshowngcimagesコマンドで表示されるイメージを指定してジョブを投入することで、ジョブスケジューラがNGCからDockerイメージを取得、プライベートレジストリへの登録、Singularityイメージへの変換を自動的に行い、指定したコンテナジョブを実行します。

{{{
qsub -q gSrchq -v DOCKER_IMAGE=<NGCのイメージ> test.sh
例:NGCのPytorch Dockerイメージをsifに変換
{{{
$ nohup singularity pull docker://nvcr.io/nvidia/pytorch:22.12-py3 &
行 19: 行 14:

NGCからのDockerイメージ取得には15分程度かかります。イメージが利用可能になるまでジョブはQueue状態になります。

深層学習コンテナを利用する方法

singularity pullを利用することで,Singularityイメージファイル(sif)のダウンロードやDockerイメージのsifへの変換が可能です.ここでは深層学習用コンテナを入手する例として,Dockerイメージのsifへの変換を示します.

例:ROCmのPyTorch Dockerイメージをsifに変換

$ nohup singularity pull docker://rocm/pytorch:latest &

例:NGCのPytorch Dockerイメージをsifに変換

$ nohup singularity pull docker://nvcr.io/nvidia/pytorch:22.12-py3 &