みなさま、調布市のどんぐりの放射能調査は７年にわたって 続けてきました。今年も「カニ山」のどんぐりを測定しました。 セシウム137 が、10.2ベクレルという結果でした。この数年の 結果より高濃度汚染という結果です。カニ山の中でも採取場 所の微妙な違いとか、実った木の違いとか、いろいろあります から、今年が昨年までより高濃度だったことについて驚くこと はないのですが、それでもセシウム134 が減衰してきた分「順 調に」減ってきた放射能が、ここにきて減らなくなったということ ははっきりといえます。セシウム134 の半減期は約２年ですが、 137 の半減期は３０年です。しつこい放射性物質がどんぐりに 影響し続けているということを示しています。 セシウム134 を検出していないので、正式には福島第一原発 由来の放射能だと断定することはできないのですが、私たち はこの場所のどんぐりを７年にわたって

(2019-09-22 追記) NVIDIA-Docker2 は現在では非推奨 (Deprecated) な方法となっています。 代わりに NVIDIA Container Toolkit を使ってください。 blog.amedama.jp ニューラルネットワークに代表される機械学習の一部のアルゴリズムでは、学習する上で大量の行列演算を必要とする。 そこで、行列演算を高速化する目的で GPGPU を利用することが一般的になっている。 そして、この分野では機械学習のライブラリが GPGPU の API として NVIDIA の CUDA を使うのがほとんどデファクトになっている。 また、一般的に機械学習のライブラリはサポートしている CUDA のバージョンに制約を設けている。 つまり、ライブラリのバージョンが新しくなると古い CUDA のサポートは落とされて、少しずつ新しいものに移っていく。

今回は NVIDIA Container Toolkit を使って Docker コンテナから Docker ホストの GPU を使う方法について書く。 これまで Docker コンテナで GPU を使う方法は、nvidia-docker と nvidia-docker2 という二つの世代を経てきた。 それも、ここに来てやっと一息ついたかな、という印象がある。 GPU の基本的なサポートが Docker 本体側に取り込まれて (v19.03 以降)、GPU ベンダーはそのドライバを提供する形に落ち着いた。 そして、従来の nvidia-docker2 は非推奨 (Deprecated) な方法となっている。 なお、GPU ベンダーがドライバを提供する、と前述した通り NVIDIA のリソースが一切不要になったわけではない。 そのため、インストール手順やインターフェースの使い勝手という観点で

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