728x90 반응형 SMALL GPU6 [Docker] docker: Error response from daemon: could not select device driver with capabilities: [[gpu]] nvidia-container-toolkit을 설치하여 오류를 해결한다. $ distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list$ sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit.. 2023. 6. 15. [PyTorch] CUDA (Compute Unified Device Architecture) CUDA (Compute Unified Device Architecture) CUDA ("Compute Unified Device Architecture", 쿠다)는 그래픽 처리 장치 (GPU)에서 수행하는 (병렬 처리) 알고리즘을 C 프로그래밍 언어를 비롯한 산업 표준 언어를 사용하여 작성할 수 있도록 하는 GPGPU 기술이다. import torch torch.cuda.is_available() list0 = [1,2,3,4] x = torch.tensor(list0) x.is_cuda x = x.to('cuda') x.is_cuda import torch from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader from torchvision imp.. 2022. 11. 21. [Image Classification] AlexNet AlexNet ILSVRC은 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge의 약자로 이미지 인식 (image recognition) 경진대회이다. 2012년 CNN 기반 딥러닝 알고리즘 AlexNet이 우승을 차지한 이후에는 깊은 구조(deep architecture)를 가진 알고리즘들이 우승을 차지했다. 오늘날 사용하고 있는 딥러닝 구조들은 AlexNet에서 계승 되었다고 해도 과언이 아니다. 첫번째 딥러닝 모델로써, 처음 ReLU와 GPU를 사용했다. 또한, Overfitting을 줄이기 위해 Dropout, Data Augmentation 적용하였다. ZFNet ZFNet은 CNN의 구조를 결정하는 Hyperparameter를 어떻게 설정할 것인지는 매우 .. 2022. 9. 6. Python Preliminaries Origins of Deep Learning 딥러닝은 신경망을 위한 흥미로운 신기술 그룹이다. 고급 훈련 기술 신경망 아키텍처 구성 요소의 조합을 사용함으로써, 이제 훨씬 더 복잡한 신경망을 훈련시킬 수 있다. 심층 신경망, 정규화 단위 (ReLU), 컨볼루션 신경망, 반복 신경망 등을 소개한다. 고성능 컴퓨팅 (HPC) 측면은 딥러닝이 그리드와 그래픽 처리 장치 (GPU) 모두에서 어떻게 활용될 수 있는지를 보여준다. 딥러닝은 모델이 인간의 두뇌 기능과 유사한 방식으로 정보의 계층 구조를 학습할 수 있도록 한다. 신경망은 기계 학습 모델의 초기 예시 중 하나이다. 신경망은 1940년대에 처음 도입되었고 인기가 여러 번 오르내렸다. 현재 세대의 딥러닝은 2006년 제프리 힌튼의 개선된 훈련 알고리즘으로 .. 2022. 7. 15. [TensorFlow] 텐서 작업 텐서 연산 필요한 패키지 임포트 텐서 (Tensor) 생성 및 사용 GPU 가속기 사용 tf.data.Dataset 시연 텐서 텐서플로 모듈을 임포트한다. import tensorflow as tf 텐서는 다차원 배열이다. NumPy ndarray 객체와 유사하게 tf.Tensor 객체에는 데이터 유형과 형상이 있다. 또한, tf.Tensor는 가속기 메모리 (ex: GPU)에 상주할 수 있다. TensorFlow는 tf.Tensor를 소비하고 생성하는 풍부한 연산 라이브러리를 제공한다 (tf.add, tf.matmul, tf.linalg.inv 등). 이러한 연산은 기본 Python 유형을 자동으로 변환한다. 예를 들면, 다음과 같다. print(tf.add(1, 2)) print(tf.add([1, .. 2022. 6. 20. 컴퓨터 부품 (GPU) (3) 그래픽 처리 장치 (GPU) 컴퓨터 그래픽을 처리하는 장치로, 그래픽 카드를 구성하는 가장 중요한 핵심 요소이다. 그래픽 카드 (Graphics Card)는 CPU의 명령하에 이루어지는 그래픽 작업을 전문적으로 빠르게 처리하고 디지털 신호를 영상 신호로 바꿔 모니터로 전송하는 장치이다. 1990년대까지만 해도 3D 카드라는 이름으로 불렸으며, 과거에는 이러한 그래픽 작업도 CPU가 수행하였으나 점차 그래픽 처리에 특화된 전용 장비가 등장하게 되면서 이것이 그래픽 카드로 발전하게 되었고 그러면서 CPU는 자연스럽게 그 자리를 내어주게 되었다. 그래픽 카드는 본디 여러 가지 유닛을 포함한 그래픽 확장 장치를 이르는 말이어서 메인보드에 탑재된 온보드 그래픽이나 CPU 내장 그래픽을 가리키는 용어로 내장 그래픽.. 2022. 2. 24. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
