機械学習サンドボックスの使用について

機械学習システムの設定が完了したら、それの使用を開始できます。

最初に実行できるベンチマーク・テストの1つは、システムで処理できる負荷のタイプを測定する1つ以上のベンチマーク・テストを実行することです。

ベンチマーク・テストの実行

実行可能な単純なベンチマーク・テストは、TensorFlowのマトリックス複合タスクです。

1. SSHまたはPuTTYでインスタンスにログインします。
2. サンドボックス環境に切り替えます。

   conda activate sandbox

3. Jupyter Notebookを起動します。HTTPSで接続する場合は、証明書とキーを指定します。

   jupyter notebook --certfile=jupyter-cert.pem --keyfile=jupyter-key.key

4. ブラウザを開き、Jupyter Notebookに移動します。
5. ベンチマークと呼ばれる新規のノートブックを作成し、最初のセルに次のコードを貼り付けます。

   import tensorflow as tf
   from time import strftime, localtime, time
   
   start_time = time()
   print('Starting at {}...'.format(strftime('%H:%M:%S', localtime(start_time))))
   
   A = tf.random.normal([10000,10000])
   B = tf.random.normal([10000,10000])
   print(tf.reduce_sum(tf.matmul(A,B)))
   
   finish_time = time()
   print('Ending at {}...'.format(strftime('%H:%M:%S', localtime(finish_time))))
   
   elapsed_time = finish_time - start_time
   print('Done! It took {:.3f} seconds'.format(elapsed_time))
   

6. コードを実行します。

VM .gpu 3.1シェイプでは、ベンチマークは数秒で完了します。VM .GPU 3.1には、NVIDIA Tesla V100 GPUと6 ocpuが1つあります。