CUDA on WSL 2のすすめ - Qiita
前置き 個人マシンで3090 Tiが使えるようになり、ウキウキでEfficientNetV2を回してみると…共有マシンの3090よりも遅い。 どうやらWindowsではパフォーマンスが出ないというウワサは本当だったらしい。（他の要素も検証しろ！ 「Windowsが許されるのは小学生までだよねー」などとイジられながらも頑なにWindowsで粘ってきたが そろそろ潮時だろうかと考えていると、CUDA on WSL 2がnear-nativeなパフォーマンスで動くと聞こえてきた。 結果、WSL 2+Docker環境で学習を回すと、Windowsネイティブ環境と比べて実行時間が16%短縮された。 導入方法 以下のページで丁寧に解説されています。 補足: CUDAをDockerから使う場合は「3. CUDA Support for WSL 2」の手順は不要です。 罠1 systemctlが使えないと
Accelerating AI Modules for ROS and ROS 2 on NVIDIA Jetson Platform | NVIDIA Technical Blog
NVIDIA Jetson developer kits serve as a go-to platform for roboticists because of its ease of use, system support, and its comprehensive support for accelerating AI workloads. In this post, we showcase our support for open-source robotics frameworks including ROS and ROS 2 on NVIDIA Jetson developer kits. This post includes the following helpful resources: ROS and ROS 2 Docker containersAccelerate
NVIDIA Docker って今どうなってるの？ (20.09 版)
※ この記事は以前私が Qiita に書いたものを、現状に合わせて更新したものです。(内容、結構変わりました) ※ 2021/01/08 CUDA Toolkit 11.2 のリリースに伴い、「NVIDIA ドライバのインストール」節を更新しました。 ※ 2020/09/24 CUDA Toolkit 11.1 のリリースに伴い、「NVIDIA ドライバのインストール」節を更新しました。 エヌビディアの佐々木です。 この記事では、Docker 等のコンテナで GPU を利用するための「NVIDIA Docker」の現状を紹介します。 「Docker で GPU を使うためにあちこち調べてみたけれど、nvidia-docker コマンドを使えばよいとか、--rutime=nvidiaオプションが必要とか、はたまた Docker が標準で GPU をサポートしたとか、色々な情報があってよくわか
DockerでのディープラーニングGPU学習環境構築方法 - Qiita
DockerでGPU学習環境構築 背景 ディープラーニングでローカルPCのGPUを使った学習環境を構築した経験のある人は、一度はNVIDIAのドライバやCUDA周りでハマった経験があるのではないでしょうか？そんなバッドノウハウ（怪文章？）をまとめたQiita記事（TensorFlowでGPU学習させるためにCUDA周りではまったときの対処法）に、なんとNVIDIAの中の人(@ksasaki さん）から「Dockerを使えば…人類は幸せになれる（超意訳）」とのコメントをいただきました！ 喜び勇んで、NVIDIAのドライバをアップデートしたところ、そこには文鎮と化した起動しないLinuxマシンが…からあげのNVIDIAとの戦いは始まったばかりだ！（戦ってません） DockerでGPU学習環境構築するメリット うまく構築できればという前提で、以下のようなメリットがあります。 様々なフレームワーク
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