質問編集履歴
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@@ -1,3 +1,21 @@
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### 前提・実現したいこと
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WSL2でGPUを用いた機械学習を行おうとしています。
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dockerは使用せず、anacondaで環境構築しています。
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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)。
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学習開始までの時間を短くしたいです。
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### 発生している問題・エラーメッセージ
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最初のEpochが開始されるまでに4分くらいかかります。
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出力ログ：
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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
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@@ -148,12 +166,8 @@
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```
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### 該当のソースコード
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```python
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import time
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@@ -172,10 +186,6 @@
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#fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist
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#(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()
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#dummy data
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train_images = np.random.rand(60000, 28, 28)
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@@ -218,8 +228,6 @@
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```
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### 試したこと
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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。
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@@ -228,27 +236,21 @@
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また、環境を変えたときの挙動を調べました。
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・GPUを使用しない
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・GPUを使用しない場合
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+
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・nvidaの提供しているdockerイメージ環境
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・nvidaの提供しているdockerイメージ環境
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+
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・別の純粋なLinuxのPCで
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・別の純粋なLinuxのPCでの環境
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+
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+
いずれも学習はすぐに開始されました。
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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。
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### 補足情報
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+
### 補足情報
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+
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OS：Windows11 Pro
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+
OS：Windows11 Pro, バージョン：21H2
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-
バージョン：21H2
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CPU：Intel Core i9-9900K @ 3.60GHz
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@@ -256,9 +258,7 @@
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GPUドライバ：nvidia geforce GameReady 510.06
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CUDA
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+
CUDA: 11.6
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Ubuntu 20.04.3 LTS
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