【Ubuntu/CUDA】GPGPU計算サーバーを構築する【CUI】

CUI環境で利用する，CUDAを使用したGPU計算サーバーを構築する方法を述べます。OSはUbuntuを使用しています。sshで計算サーバーに接続します。

初めはディスプレイに繋いでGUIからPCにOSをインストールします。

sudo apt-get update
sudo apt-get -y upgrade
sudo apt-get -y dist-upgrade

sudo apt-get install ssh
ifconfig

ifconfigで，サーバーPCのIPアドレスを表示します。
クライアントPCから，sshコマンドでサーバーPCに接続してみましょう。

このままだと，接続のたびにパスワードが要求されるため，RSA暗号を使って，これを省略できるようにします。
まず，クライアントPCでssh-keygenコマンドを使ってssh-keyを生成して，公開鍵をサーバーPCに送信します。

# Client PC
ssh-keygen
scp .ssh/id_rsa.pub server-ip-address:~/

サーバーPCから公開鍵をauthorized_keys（認可カギ）に追加します。

# Server PC
mkdir .ssh
cat id_rsa.pub >> .ssh/authorized_keys
rm id_rsa.pub

これで，パスワードなしでサーバーに接続することができるようになりました。実験してみてください。

計算サーバーにCUDAをインストールします。NVIDIAのドライバも一緒にインストールされます。
CUDA 7.5 Downloads | NVIDIA DeveloperからCUDAをダウンロードして、ダウンロードしたファイルのあるディレクトリで下記のコマンドを入力してインストールします。

sudo apt-get install build-essential
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404_6.5-14_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

CUDAをインストールしたら、下記のパスを ~/.bashrcにコピーします。

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-7.5
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:${CUDA_HOME}/lib64
export PATH=$PATH:${CUDA_HOME}/bin

再起動して、CUDAのインストールは完了です。

cudnnはニューラルネットの計算を高速化します。
下記サイトから、CUDNNをダウンロードします。もしNvidiaのアカウントを持っていない場合、登録が必要になります。

cudnnのインストールはダウンロードしたファイルを所定の位置にコピーするだけで完了です。

sudo cp cuda/include/cudnn.h  /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/

深層学習フレームワークをインストールして、GPUを使い倒しましょう。chainerならすぐにインストールできますよ。

sudo apt-get install python-pip
sudo apt-get install python-dev
sudo pip install chainer

計算サーバーにコードを送信して共有する方法はいくつかあります。なにが自分の環境ではマッチしているかは調査してみてください。sshfsを使いこなすと強そう。