AIの普及に伴い、高速なGPUを備えたサーバーでのサービス提供が必要とされています。この記事では、さまざまなクラウドサービスで提供されるGPU搭載サーバーについて、WebサービスなどでAPIを利用する観点での個人的な使用感を含めて紹介します。 紹介するサービスでは、自作のモデルをアップロードし、実行することが可能です。 Runpod 通常利用 A100 80GB $1.89/hr RTX 3090 $0.44/hr サーバーレスモード A100 $4.68/hr RTX 4090 $1.5/hr 個人的には最も使いやすくおすすめです。 Runpodの特徴はなんといっても処理が走っていない時間はゼロスケールすることで課金を0にするサーバーレスモードです。サーバーレスモードは秒単位で課金され、スケールアウトさせることができます。 ゼロスケールしてコールドスタートした場合の起動が非常に速く、非常

高火力 DOKは、お客様が事前に準備したDockerイメージをクラウド上で手軽に実行できる、マネージドなコンテナー型GPUクラウドサービスです。 コンテナー技術の活用で、環境構築や設定等の繰り返し作業を省くことができ、AIアプリケーションの開発・運用の効率化を実現します。 アプリケーションの実行に必要なソフトウェアやライブラリーなどがOCI（Open Container Initiative）の仕様に基づいてパッケージングされたもの。 任意の環境で実行可能なコンテナーは、このDockerイメージから作成されます。 高火力 DOKでは、作成したDockerイメージを、保存・参照のための環境（コンテナレジストリ）にアップロードしておけば、タスクとして呼び出すだけで、毎回同じ環境で高性能なGPUを使った処理を行うことができます。生成AIや機械学習など、計算資源を多く必要とするタスクに最適です。

This project implements the well known multi GPU Jacobi solver with different multi GPU Programming Models: single_threaded_copy Single Threaded using cudaMemcpy for inter GPU communication multi_threaded_copy Multi Threaded with OpenMP using cudaMemcpy for inter GPU communication multi_threaded_copy_overlap Multi Threaded with OpenMP using cudaMemcpy for inter GPU communication with overlapping c

はじめに こんにちは、サイバーエージェントゲームエンターテイメント事業部、SGEコア技術本部（コアテク）のグラフィックスチームに所属している清原です。 コアテクのグラフィックスチームは、各子会社で利用されるグラフィックス関係の基盤の開発や、開発されているタイトルの描画系の不具合の調査や、パフォーマンスチューニングを日々行っています。 この記事では、シェーダー最適化入門として、基盤の開発や実際に開発されているスマートフォンアプリのパフォーマンスチューニングから得た知見を紹介していきます。 第一回目の連載記事として、何かと話題に上がるシェーダーでの条件分岐について取り上げます。「使ってはダメ」や「今のGPUなら使っても問題ない」など、様々な意見があるかと思いますが、この記事ではGPUの並列処理の仕組みを踏まえて、条件分岐の問題点とその対策についてお話ししていきます。 また、最後にはコアテクのグ

コードなしでWeb3コンテンツなどを開発することができるプラットフォーム・thirdwebの創設者であるadammaj氏が、「経験なしで2週間でゼロからGPUを構築した」と報告しています。 I've spent the past ~2 weeks building a GPU from scratch with no prior experience. It was way harder than I expected. Progress tracker in thread (coolest stuff at the end)👇 pic.twitter.com/VDJHnaIheb— adammaj (@MajmudarAdam) April 25, 2024 ◆ステップ1：GPUアーキテクチャの基礎を学ぶ adammaj氏はまず、最新のGPUがアーキテクチャレベルでどのように機能してい

最近オープンになる大規模言語モデル（LLM）が、軒並みGPT-4レベルの性能となっています Huggngfaceで無料でダウンロードできるのですが、問題は必要VRAM容量です 話題の、Command-r-Plusは、日本語性能について評価が高く、一部の性能はGPT-4並みと言われますが、さすがに大型で104Bパラメータもあるため、4bitに量子化しても60GB程度のVRAMが必要となります。 コンシューマークラスのGPUの最高峰、RTX4090は、VRAM24GBのため、command-r-plusをすべてGPUに載せて推論しようと考えると、3台のマルチGPUデスクトップが必要です しかし、RTX4090は450W消費のGPUのため冷却機構が大きく、1デスクトップに3台収めるのは至難の業となります。 先日、水冷ラジエーター付きRTX4090で、マルチGPUデスクトップを作成しました。 水冷

前置き GPUを利用したディープラーニングの環境構築において、GPUのドライバやCUDAの諸々の設定は初学者が誰しも嵌る最初の難関と言える。私自身これまではネットの情報をあれこれ試して上手く行けばOKで済ませていたが、この辺で今一度正しく理解しておきたい。そこでこの記事を通して、GPU/CUDAとPyTorchの環境構築で遭遇する様々なバージョンの識別とその意味を理解することを目的とする。なお、細かなインストール方法やエラー対応などは本記事では扱わない。また、グラフィックボード/グラフィックカードと呼ぶべきところをGPUと表現している点もご容赦いただきたい。 [注意] この記事はGPU/CUDA素人が書いているので、細かな用語や名称の間違いが多分に含まれていると思われる。間違っていたらごめんなさい。また、事例として紹介しているバージョン番号は当然ながら時が経つにつれ古くなるので注意。 GP

合計: ￥110,880. PC本体との合計: ￥218,065. (PayPay考慮時: ￥173,604.) 使用するGPU： NVIDA Geforce RTX 2080 SUPER Deep Learning用ワークステーションとして使用することが構築の最重要目標であるため、GPUはNVIDIA社のGeforce RTX 2080 SUPER(玄人志向製)を購入しました。もともと2ランク下の2070 SUPERを購入する予定でしたがNTT-X Storeでセールをしていた為、当該GPUを衝動買いしてしまいました。 (2020/2/18時点でのNTT-X Store販売ページ) NVIDIAが一般用GPUとして販売しているGeforceシリーズでは上から3番目(TITAN RTX, RTX 2080 Tiの次)のランクのGPUです。正直Thunderbolt 3接続でフル性能が出ない

最近よく、今話題のAIお絵かきソフト、Stable Diffusionで遊んでいるのですが、問題は、デスクトップパソコンしか強いGPUを積んでいないので、いちいち、デスクトップまで戻らないとできないことです。 でも仕事はだいたいノートパソコンの方でやっていますので、それだとちょっと仕事の合間に遊ぶということができません。 私のノートパソコンには、GTX 1650とかGTX 1660ぐらいの弱いGPUは載っているのですが、ちょっと絵を作らせると1枚1分ぐらいかかってしまうので、あまり試行錯誤かできないので、実用的ではないです。 デスクトップのRTX2060Superなら、だいたい512×512で１枚の絵を4秒くらいでかけますので、それらいのGPUがノートにもほしいなーーー、と思いました。 しかし、そのクラスのノートパソコンを買おうと思うと、それこそ30万円コースでとてつもなく、高いです。しか

by Jonathan Cutrer NVIDIAがGPUのLinux向けカーネルモジュールをオープンソース化しました。ソースコードはGPLライセンスとMITライセンスのデュアルライセンスで公開されており、記事作成時点ですでにダウンロード可能となっています。 NVIDIA Releases Open-Source GPU Kernel Modules | NVIDIA Technical Blog https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-releases-open-source-gpu-kernel-modules/ これまで、NVIDIAがGPU関連ソフトウェアのオープンソース化に積極的でないことは広く知られており、2012年にはLinuxの生みの親であるリーナス・トーバルズ氏がLinux対応を怠るNVIDIAに対して中指を突き立てる事件が発生し

"Locality is efficiency, Efficiency is power, Power is performance, Performance is King", Bill Dally マルチスレッディングとは？ CPUとGPUのマルチスレッディングの違いをブログにまとめていたけど例によって誰も興味なさそう— arutema47 (@arutema47) 2021年8月16日 つぶやいたら読みたい方が多そうだったので完成させました。 マルチスレッディングとはメモリ遅延を隠蔽しスループットを上げるハードウェアのテクニックです。 ただCPUとGPUで使われ方がかなり異なるため、その違いについて考えてみる記事です。 （SIMDについて並列プログラミングの観点から触れるべきでしたが、時間無いマルチスレッディングに注目するため初版では省きました。） 本記事について 本記事はCPUとG

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2020年10月5日、NVIDIAからJetsonシリーズの新製品「Jetson Nano 2GB 開発者キット」(以下Jetson Nano 2GB)が発表され、59ドルの価格（日本国内販売はワイヤレスモジュール非同梱の54ドル版）とともに大きな話題になりました。「Jetson Nano 2GB」は、2019年3月に発表された「NVIDIA Jetson Nano 開発者キット」(4GB)と比べてメモリ容量が少なくなった代わりに価格を抑えた廉価版で、主に学生や教育者向けに位置づけられた製品です。 製品の発表のほかに、もうひとつ重要なトピックとして、NVIDIAが認定する「Jetson AI Certification」というAI認定制度がスタートすることも発表になりました。これからAI学習をはじめる人にとっては、まずは目指す目標のひとつとして、ビジネスでAIに関わっている人は修得するスキ

はじめに(この記事の英語版はTPU VS GPU(English Edition)にあります。) Machine Learning部門の江間見です。ストックマークでは、自然言語処理技術の研究開発を行っています。 昨今、大規模データでニューラルネットワークを訓練し良い結果を得ようとするならば、深層学習モデルの訓練にかかる時間の膨大さに誰もが悩まされたことがあるかと思います。さらに、深層学習モデルはハードウェアのリソースを多く必要とします。 深層学習モデルの学習では、計算の特性上、CPU（Central Processing Unit）より GPU（Graphics Processing Unit）が高速であるため、GPUが推奨されます。しかし、GPU以外の選択肢として、TPU(Tensor Processing Unit)があります。 そこで、本記事では、自然言語処理のタスクで深層学習モデル

広島大学は8月31日、富士通研究所と共同で、多くのデータ圧縮方式で採用されている「ハフマン符号」の並列展開処理を高速化する新しいデータ構造「ギャップ配列」を考案したことを発表した。NVIDAのGPU「Tesla V100」を用いて実験した結果、従来の最速展開プログラムと比較して、2.5倍から1万1000倍の高速化を達成できたとしている。 同成果は、同大学大学院先進理工系科学研究科の中野浩嗣教授らの共同研究チームによるもの。詳細は、2020年8月に開催された国際会議「International Conference on Parallel Processing (ICPP)」において発表され、269件の投稿論文の中から最優秀論文賞に選ばれた。 インターネットを介して多数の画像ファイルや動画ファイルなどを転送したり、また記録メディアに保存したりする際、データの圧縮は誰でも日常的に行っている。そ

AlacrittyはRustで書かれたGPUをレンダリングに使う高速な端末エミュレータ。OpenGL（wiki）を使ってレンダリングを行う。開発はまだアルファ段階らしいが、すでに色々なプラットフォームに対応している（windowsはこれかららしい）。開発の大きな動機は、WUXGAから4k、5kのような高解像度ディスプレイでtmuxを起動し、vimを開いてコーディングしている時の画面描画の遅さだったと述べている。 Announcing Alacritty, a GPU-accelerated terminal emulator https://jwilm.io/blog/announcing-alacritty/ Alacrittyに関するツイート。 twitter.com インストール mac os10.13に導入した。 本体　Github mac osへのインストール #Rust com

はじめに 先月、YOLOv4が公開されました。位置づけとしては、物体認識のポピュラーなモデルの1つであるYOLO系統の最新版となります。結果がすごいのはぱっと見分かりましたし、内容も既存の手法をサーベイ・実験頑張って、精度上げていったんだなあくらいのさら読みはしていましたが、もう少しちゃんと読んでおこうと思い、読んでみたので紹介します。 私自身は物体認識の研究者というわけではないですが、なんだかんだ物体認識周りの記事をいくつか書いているので興味のある方は以下もご参照下さい。 note.com note.com [DL輪読会]Objects as Points from Deep Learning JP www.slideshare.net さて、このYOLOv4ですが、元々のYOLOの作者であるJoseph Redmon氏は著者ではありません。Jeseph Redmon氏は研究の軍事利用や

from pytorch_memlab import profile class Net(nn.Module): def __init__(self): # 省略 @profile def forward(self, x): x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) return x # プロファイル結果 # Line Max usage Peak usage diff max diff peak Line Contents # =============================================================== # 21 @profile # 22 def forward(self, x, labels=None): # 23 83.04M 104.00M 57.82M 62.00M x =