Jupyter NotebookからGPUの占有状況をワンタッチで調べる

技術研究所(技研)のまつけんです。

技研では現在、2台のゲーミングデスクトップPCにLinux (Ubuntu)とJupyterをインストールして、共有で計算サーバとして使っています。2台のPCにグラフィックボードが2枚ずつ搭載しているのですが、技研メンバ全員が使うので、GPUやGDDR RAMなどのリソースの順番待ちが発生します。

グラフィックボードのステータスはnvidia-smiコマンドで確認するのですが、タスクの詳細(オーナなど)については、別途psコマンドなどで調べる必要があります。そこで今回、nvidia-smiコマンドの結果から自動的にpsコマンドで詳細を調べるシェルスクリプトを作ってみました(nvidia-smiのバージョンが450の場合は、awk ‘{print $5}’ ):

続きを読む

Jupyter Notebook上でソースコードのバージョン管理する

技術研究所(技研)のまつけんです。

技研では現在、3台のゲーミングデスクトップPCにLinux (Ubuntu)とJupyterをインストールして、共有で計算サーバとして使っています。私も、画像処理や機械学習のタスクをJupyterで行っています。また、開発中のソースコードなどはSubversionで管理しています。今回は、私が実践しているJupyter上でのソースコードのバージョン管理の手法について紹介したいと思います。

続きを読む

機械学習用の計算サーバ構築手順を纏めてみた

技術研究所(技研)のまつけんです。

技研では現在、2台のゲーミングデスクトップPCにLinux (Ubuntu)とJupyterをインストールして、共有で計算(主に機械学習)サーバとして使っています。最近、計算量が増えてきたので、近いうちに3台目を購入し、セットアップする予定です。また、休眠状態だったゲーミングラップトップPCがあったので、一足先にセットアップして計算サーバ化しました。この記事では技研で確立した「機械学習用の計算サーバ構築手順」を紹介したいと思います。OSはUbuntu Server 20.04 LTSです。

※ここに記載されいてる情報は2020年9月現在のものです。また、今回のセットアップ対象は、DELLのゲーミングラップトップG5[1]です。

続きを読む