Nvidia-Dockerによるディープラーニング・マイニング環境の構築準備

2017/12/16

2018/01/21

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ディープラーニングおよびマイニングを行うためにNvidia-Dockerの導入を行います。対象環境はGeforce GTX 1070を搭載したLinuxマシン(Debian 9.3 Stretch)となります。

概要

DockerとNvidia-Dockerを用いることでディープラーニングの実施における深層学習ライブラリとGPUドライバの依存関係を切り離して開発と実験を行いやすくします。

さらに、Dockerによるカプセル化によってマイニングツールへのセキュリティ対処も同時に行います。コンテナ化により、マイニングツールからアクセスできる範囲を最小限に限定しておき、いつでも破棄できるようにしておきます。

環境要件

Nvidia-Dockerの要件を見ると以下のようになっている。

GNU/Linux x86_64 with kernel version > 3.10
Docker >= 1.12
NVIDIA GPU with Architecture > Fermi (2.1)
NVIDIA drivers ~= 361.93 (untested on older versions)

Installation (version 2.0)

Linuxカーネルバージョンはunameで確認でき、問題なさそうです。

$ uname -r
4.9.0-4-amd64

$ apt show dockerで確認できるdockerのバージョンは1.5-1で問題ないです。また、Geforce GTX1070はPascalアーキテクチャで、felmi→Kepler→Maxwellの後継なので問題ありません。ドライバのバージョンはnvidia-smiを見ると、Nvidia Driverは375.82です。

すべて要件を満たしていることが確認できます。

今後

Nvidia-Dockerの導入に際して、Python環境の構築、Dockerの導入、Nvidia-Dockerの導入と順番に実施していきます。