GPUソフトウェアバイナリコレクション「GDEP Advance G-Works」

GDEP Advance G-Works

「GDEP Advance G-Works(以下G-Works)」はDeep Learningに使用される主要なフレームワークを、各世代のNVIDIA GPUに最適化してビルドされたバイナリパッケージです。これらはDocker イメージと違い、コンテナ化されていないOSネイティブなバイナリファイル群として構成されています。「G-Works」はGDEPアドバンス製ハードウェアのユーザに対して無償で提供され、ユーザは継続的にリリースされる「G-Works」 を必要に応じてインターネットを通じてダウンロードしGDEPアドバンス製のマシンで利用することが可能です。

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Generation

GenerationはG-Works構成の世代を管理するために用いる2桁の数字で、X.Yで表されます。ソフトウェア群はGeneration毎にモジュール化され、互いのバージョンの衝突を避けながら共存が可能で、各Generationの実行環境を保持したまま順次追加していくことができます。  各GenerationはCPUへの最適化も考慮されており、同一OSの同一GenerationでもCPUの拡張命令の世代によってそれぞれ別のバイナリイメージが用いられます。

Operating Systems

G-WorksではUbuntu版とCentOS版がサポートされ、それぞれ次に述べる主要コンポーネントが含まれます。

Deep Learning用Python

 Linux Operating Systemはその実行環境の多くにPythonを用いているため、システム標準のPythonに直接変更を加えることは大きなリスクを伴います。一方Deep Learningフレームワークも大きくPythonに依存した形で設計されているため、それに必要なPythonモジュールを複雑なバージョン依存条件を満たした形で多数インストールする必要があります。これらの相反する要求を満たすため、G-WorksではvirtualenvというPython拡張モジュールを用い、OSディストリビューションが提供するシステムのPythonには全く変更を加えず、Deep Learning専用の実行環境に別のPythonツリーを配備してそこに全ての必要とされる拡張モジュールをインストールして構成してあります。

Environment Modules

Environment ModulesはLinuxのシェル環境変数を動的に変更するためのソフトウェアパッケージです。複雑な設定を簡単なインターフェースで変更することができ、Deep Learningフレームワークのように、バージョンがすぐに変わっていくソフトウェアを、各々実行可能な状態で共存させてインストールするためには、とても有用なツールです。G-Worksでは、この機構を利用して、前述のDeep Learning用Pythonも実行環境に組み込むため、ユーザはこの機構の使用法を覚えるだけで、簡単に環境の切り替えを行うことができます。

G-Works 配布

G-Worksは納品後にリリースされたものを含む最新版から、過去にさかのぼってGeneration 1.0までユーザがインターネットからインストールして使用できます。インストールには専用コマンド”gworksctl”を使用します。このコマンドにはGDEPアドバンスの製品シリアル番号と、アクセスキーを記述したファイルが必要で、そのパラメータが正しくないとダウンロードサイトへのアクセスが拒否されます。アクセスキーはシリアル番号と、マシンのMACアドレスから計算されます。そのため、ダウンロードが可能なマシンは、G-Worksリリース後、ユーザがGDEPアドバンスから正規に購入したマシン、あるいは別途正式にライセンスを受けたマシンのみに制限されます。インターネットに接続できない環境はサポートされません。

詳しくはgworksctlコマンドマニュアルを参照ください。

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