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GPU を使用する
AWS Panorama アプライアンス のグラフィックプロセッサ (GPU) にアクセスして GPU アクセラレーションライブラリを使用したり、アプリケーションコードで機械学習モデルを実行したりできます。GPU アクセスを有効にするには、アプリケーションコードコンテナを構築した後に、パッケージ設定に GPU アクセスを要件として追加します。
重要
GPU アクセスを有効にすると、アプライアンス上のどのアプリケーションでもモデルノードを実行できなくなります。セキュリティ上の理由から、アプライアンスが SageMaker Neo でコンパイルされたモデルを実行する場合、GPU アクセスは制限されます。GPU アクセスでは、モデルをアプリケーションコードノードで実行し、デバイス上のすべてのアプリケーションが GPU へのアクセスを共有する必要があります。
アプリケーションの GPU アクセスを有効にするには、AWS Panorama Application CLI でパッケージを構築した後に パッケージ設定 を更新します。次の例は、GPU アクセスをアプリケーションコードノードに追加する requirements
ブロックを示しています。
例 要件ブロックを含む package.json
{ "nodePackage": { "envelopeVersion": "2021-01-01", "name": "SAMPLE_CODE", "version": "1.0", "description": "Computer vision application code.", "assets": [ { "name": "code_asset", "implementations": [ { "type": "container", "assetUri": "eba3xmpl71aa387e8f89be9a8c396416cdb80a717bb32103c957a8bf41440b12.tar.gz", "descriptorUri": "4abdxmpl5a6f047d2b3047adde44704759d13f0126c00ed9b4309726f6bb43400ba9.json",
"requirements": [ { "type": "hardware_access", "inferenceAccelerators": [ { "deviceType": "nvhost_gpu", "sharedResourcePolicy": { "policy" : "allow_all" } } ] } ]
} ] } ], "interfaces": [ ...
開発ワークフローのビルドステップとパッケージングステップの間にパッケージ設定を更新します。
GPU アクセスでアプリケーションをデプロイするには
-
アプリケーションコンテナを構築するには、
build-container
コマンドを使用します。$
panorama-cli build-container --container-asset-name
code_asset
--package-path packages/123456789012-SAMPLE_CODE
-1.0 -
requirements
ブロックをパッケージ設定に追加します。 -
コンテナアセットとパッケージ設定をアップロードするには、
package-application
コマンドを使用します。$
panorama-cli package-application
-
アプリケーションをデプロイします。
GPU アクセスを使用するサンプルアプリケーションについては、aws-panorama-samples