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2021/12/01 13:26

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koroyama56
koroyama56

スコア0

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -1,3 +1,21 @@
1
+ ### 前提・実現したいこと
2
+
3
+ WSL2でGPUを用いた機械学習を行おうとしています。
4
+
5
+ dockerは使用せず、anacondaで環境構築しています。
6
+
7
+ 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)。
8
+
9
+ 学習開始までの時間を短くしたいです。
10
+
11
+
12
+
13
+ ### 発生している問題・エラーメッセージ
14
+
15
+ 最初のEpochが開始されるまでに4分くらいかかります。
16
+
17
+ 出力ログ:
18
+
1
19
  ```
2
20
 
3
21
  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
@@ -148,12 +166,8 @@
148
166
 
149
167
  ```
150
168
 
151
-
152
-
153
169
  ### 該当のソースコード
154
170
 
155
-
156
-
157
171
  ```python
158
172
 
159
173
  import time
@@ -172,10 +186,6 @@
172
186
 
173
187
 
174
188
 
175
- #fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist
176
-
177
- #(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()
178
-
179
189
  #dummy data
180
190
 
181
191
  train_images = np.random.rand(60000, 28, 28)
@@ -218,8 +228,6 @@
218
228
 
219
229
  ```
220
230
 
221
-
222
-
223
231
  ### 試したこと
224
232
 
225
233
  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。
@@ -228,27 +236,21 @@
228
236
 
229
237
  また、環境を変えたときの挙動を調べました。
230
238
 
231
- ・GPUを使用しないでプログラムを走らせると、学習はすぐに開始しました。
239
+ ・GPUを使用しない場合
232
-
240
+
233
- ・nvidaの提供しているdockerイメージ環境においてプログラムを走らせると、学習はすぐに開始しました。
241
+ ・nvidaの提供しているdockerイメージ環境
234
-
242
+
235
- ・別の純粋なLinuxのPCでプログラムを走らせると、学習はすぐに開始しました。
243
+ ・別の純粋なLinuxのPCでの環境
244
+
245
+ いずれも学習はすぐに開始されました。
236
246
 
237
247
 
238
248
 
239
249
  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。
240
250
 
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-
242
-
243
-
244
-
245
-
246
-
247
- ### 補足情報(FW/ツールのバージョンなど)
251
+ ### 補足情報
248
-
252
+
249
- OS:Windows11 Pro
253
+ OS:Windows11 Pro, バージョン:21H2
250
-
251
- バージョン:21H2
252
254
 
253
255
  CPU:Intel Core i9-9900K @ 3.60GHz
254
256
 
@@ -256,9 +258,7 @@
256
258
 
257
259
  GPUドライバ:nvidia geforce GameReady 510.06
258
260
 
259
- CUDA Version: 11.6
261
+ CUDA: 11.6
260
-
261
-
262
262
 
263
263
  Ubuntu 20.04.3 LTS
264
264