質問編集履歴
1
質問部の追加
title
CHANGED
File without changes
|
body
CHANGED
@@ -1,3 +1,12 @@
|
|
1
|
+
### 前提・実現したいこと
|
2
|
+
WSL2でGPUを用いた機械学習を行おうとしています。
|
3
|
+
dockerは使用せず、anacondaで環境構築しています。
|
4
|
+
以下のようなサンプルコードを走らせると、1epochごとの計算は早いのですが、計算が始まるまでにかなり時間がかかります(4分くらい)。
|
5
|
+
学習開始までの時間を短くしたいです。
|
6
|
+
|
7
|
+
### 発生している問題・エラーメッセージ
|
8
|
+
最初のEpochが開始されるまでに4分くらいかかります。
|
9
|
+
出力ログ:
|
1
10
|
```
|
2
11
|
2021-12-01 20:27:10.719869: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library libcudart.so.10.1
|
3
12
|
2.4.1
|
@@ -73,9 +82,7 @@
|
|
73
82
|
Test accuracy: 0.1006999984383583
|
74
83
|
time: 284.1962425708771
|
75
84
|
```
|
76
|
-
|
77
85
|
### 該当のソースコード
|
78
|
-
|
79
86
|
```python
|
80
87
|
import time
|
81
88
|
import tensorflow as tf
|
@@ -85,8 +92,6 @@
|
|
85
92
|
time0 = time.time()
|
86
93
|
print(tf.__version__)
|
87
94
|
|
88
|
-
#fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist
|
89
|
-
#(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()
|
90
95
|
#dummy data
|
91
96
|
train_images = np.random.rand(60000, 28, 28)
|
92
97
|
train_labels = np.random.rand(0,10,60000)
|
@@ -108,27 +113,22 @@
|
|
108
113
|
print('\nTest accuracy:', test_acc)
|
109
114
|
print("time: ", time.time() - time0)
|
110
115
|
```
|
111
|
-
|
112
116
|
### 試したこと
|
113
117
|
nvidia-smi等でGPUにメモリが割り当てられている様子は確認しています。
|
114
118
|
|
115
119
|
また、環境を変えたときの挙動を調べました。
|
116
|
-
・GPUを使用しない
|
120
|
+
・GPUを使用しない場合
|
117
|
-
・nvidaの提供しているdockerイメージ環境
|
121
|
+
・nvidaの提供しているdockerイメージ環境
|
118
|
-
・別の純粋なLinuxのPCで
|
122
|
+
・別の純粋なLinuxのPCでの環境
|
123
|
+
いずれも学習はすぐに開始されました。
|
119
124
|
|
120
125
|
純粋なLinux環境と比べ、WSL2環境ではNUMAサポートがないというエラーメッセージが出力ログに追加されているという違いがありました。一方、WSL2+docker環境でもこのメッセージは出力されていました(EではなくIにタグは変わっていました)ので、NUMAサポートがないことが時間がかかる直接的な原因ではないのではないかと思っています。
|
121
|
-
|
122
|
-
|
123
|
-
|
124
|
-
### 補足情報
|
126
|
+
### 補足情報
|
125
|
-
OS:Windows11 Pro
|
127
|
+
OS:Windows11 Pro, バージョン:21H2
|
126
|
-
バージョン:21H2
|
127
128
|
CPU:Intel Core i9-9900K @ 3.60GHz
|
128
129
|
GPU:NVIDIA GeForce RTX 3090
|
129
130
|
GPUドライバ:nvidia geforce GameReady 510.06
|
130
|
-
CUDA
|
131
|
+
CUDA: 11.6
|
131
|
-
|
132
132
|
Ubuntu 20.04.3 LTS
|
133
133
|
anaconda 3.5.1
|
134
134
|
python 3.7.11
|