2018.08.18. V.AIS 세미나 발표 한양대학교 융합기계공학과 석박통합 왕진영

1. NGC로 시작하는 딥러닝 환경설정
V.AIS 세미나
2018.08.18
왕진영

2. NVIDIA GPU CLOUD

3. NVIDIA GPU CLOUD: ngc.nvidia.com

4. NGC의 Deep Learning Framework 저장소

5. 매달 업데이트되는 Docker Container

6. Docker
Container?

7. Container vs. VMs
Server
Host OS
Docker Engine
Bins/Libs Bins/Libs
App 1 App 2
Hypervisor
Bins/Libs Bins/Libs
App 1 App 2
Guest OS Guest OS
Server
Host OS

8. Nvidia-Docker

9. NGC를 사용하기 위한 환경설정 in HOST
1.HOST OS로 Ubuntu를 설치한 후 환경설정을 준비한다.
• sudo apt update && sudo apt upgrade -y
2.Nvidia 그래픽카드 드라이버를 설치한 후 재부팅한다.
• sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa && sudo apt update && sudo apt install
nvidia-396 -y && sudo reboot
3.그래픽카드 드라이버 설치를 확인한다.
• nvidia-smi
4.Docker를 설치한 후 재부팅한다.
• https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/ubuntu/#install-docker-ce
• sudo usermod -aG docker $USER && sudo reboot
5.Nvidia-Docker를 설치한 후 재부팅한다.
• https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker

10. NGC를 사용하기 위한 환경설정 in NGC

11. NGC를 사용하기 위한 환경설정 in NGC

12. NGC를 사용하기 위한 환경설정 in NGC

13. NGC를 사용하기 위한 환경설정 in HOST

14. Example – NGC를 이용한 DIGITS 환경설정
• 이미지 다운로드
• docker pull nvcr.io/nvidia/digits:18.07
• Container 실행
• nvidia-docker run -it -d --name NGCDIGITS --net=host -v
~/workspace:/workspace nvcr.io/nvidia/digits:18.07
• Container 접속 (bash 실행)
• docker exec -it NGCDIGITS /bin/bash
• Container 재시작
• docker restart NGCDIGITS

16. Example – NGC를 이용한 TF 환경설정
• 이미지 다운로드
• docker pull nvcr.io/nvidia/tensorflow:18.07-py3
• Container 실행
• nvidia-docker run -it -d --name NGCTF --net=host -v
~/workspace:/workspace nvcr.io/nvidia/ tensorflow:18.07-py3
• Container 접속 (bash 실행)
• docker exec -it NGCTF /bin/bash
• Container 재시작
• docker restart NGCTF

17. USECASE - NGC를 이용한 환경설정