Q&A
やっぱり難しそうですか・・・
ありがとうございます。
安易に買わなくてよかったです。助かりました！
最近深層学習について学び始めた初心者です。
現在、自然言語処理に関するプログラムを作成したのですが、実行するのにとても時間がかかり苦労しています。
そこで、kerasを用いてMacのGPUを用いて行おうとしたのですがそれでも実行するのにとても時間がかかっており外付けのGPUを買おうと思っています。
しかし、MacOS Mojaveでは深層学習のライブラリを使うために必要なGPUであるNVDIAのGPUを使うことが出来ないということを知りました。
クラウドで実行するにしても、扱うデータがかなり巨大であること、まだ試行段階であるため、何回もやり直すであろうことを考慮すると、クラウドで実行するにはお金がかかりすぎて、GPUを買った方が安いのではないかと思います。
そこでVirtual Boxを用いてUbuntuを立ち上げ、そこで外付けのGPUを使って学習させようと思っているのですがこの方法で実行時間が早くなるでしょうか？
学生でお金もあまりないことに加え、外付けGPU自体高い買い物であるため、絶対に失敗したくないと思い、質問させてもらいました。
この方法で早くなるのか、他にいい方法があるのかを教えて欲しいです。
大変抽象的な質問になってしまい申し訳ありませんが、ご教授お願いいたします。
回答3件
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オススメですが、がっつり自分のPCでNVIDIAのGPU回すなら、nvidia-dockerを使うのが楽だと思います。
PCにインストールするのは、GPUのdriverのみで、cuda等はこのnvidia-dockerに入っているので、インストール失敗しても使い潰せます。
Virtual Boxを使うならnvidia-dockerを使う方、リソースとメンテナンス性の面で優位だと思います。
投稿2019/07/15 01:44
総合スコア79
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仮想環境でGPUは感覚的にだいぶ難しそうな気がしますので、適当にググってみましたが、やはり不可能ではないが非常に難しそうな印象を受けますね。
不可能ではなさそうなので十分に調べて試行錯誤すればできるのだとは思いますが。
https://teratail.com/questions/114910
「方法があるかどうかと言うとあります。ただし、かなりハードルが高いです。」
https://qiita.com/Masutani/items/c704ce9a6ddc130c9d76
「先人によると、いろいろあるけど、とにかく難しいようです。」
https://www.iandprogram.net/entry/2015/09/15/115945
「VirtualBox上では、せっかくGPUがあるパソコンでも、グラフィックカードを活用することが非常に困難です。」
投稿2019/07/14 16:22
総合スコア3047
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ベストアンサー
Google Colabなら無料でGPUやTPUを使えるので、まずはそちらを試してみるのはどうでしょうか。
投稿2019/07/14 09:19
総合スコア10324
ありがとうございます。
試しに実行してみたところ無料にも関わらず桁外れの実行速度が得られたので、当分はこれを使っていきたいです！
ありがとうございました！
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2019/07/15 02:14 編集
2019/07/15 03:55
2019/07/16 04:01