tesla gpu computing · deep learning 개발머쉰 ... deep learning 개발 환경 2015.01 ....

미루웨어 Tesla GPU Computing

2015.01 www.Miruware.Com

주식회사 미루웨어 deep learning 개발머쉰

미루웨어는 NVIDIA GPU Computing / GPU 가상화 분야 솔루션제공 공식파트너 사 입니다.

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T : 02-562-8993 / F : 02-562-8994


2015.01 www.Miruware.Com Deep Learning 개발 환경


2015.01 www.Miruware.Com Unutu 장점(개발머쉰)

캐노니컬은 6개월마다 새로운 배포판을 출시핚다는 일정을 유지

다양핚 바이러니 패키지 제공

최신의 라이브러리 제공

쉬운 패키지 관리 및 시스템 관리 (apt-get)

다양핚 장비의 지원 (PPC, ARM, 안드로이드….)


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NVIDIA GPU Model Double-precision (64-bit) Floating Point Performance

GeForce GTX itan X 0.2 TFLOPS

Tesla K40 1.68 TFLOPS

- GPU Direct RDMA

- The Direct Memory Access (DMA) - Hyper-Q - GPU Health Monitoring and Management Capabilities (NVML/nvidia-smi, OOB(out of band monitoring via IPMI), TCC, ECC - GPU Boost - 연산 오류 보장


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Feature Tesla Geforce

PCI-Express Generation (e.g., 2.0 vs 3.0) yes -

PCI-Express Link Width (e.g., x4, x8, x16) yes -

Current Performance State yes -

Clock Throttle Status yes -

Current GPU Usage (percentage) yes -

Current Memory Usage (percentage) yes yes

GPU Boost Capability yes yes^

ECC Error Detection/Correction Support yes -

Current Power Draw yes -

Set Power Draw Limit yes -

Current GPU Clock Speed yes -

Current Memory Clock Speed yes -

Show Available Clock Speeds yes -

Show Available Memory Speeds yes -

Set GPU Boost Speed (core clock and memory clock) yes -

Show Current Compute Processes yes -

Card Serial Number yes -


2015.01 www.Miruware.Com GPU-Direct RDMA


2015.01 www.Miruware.Com Multi GPU


2015.01 www.Miruware.Com CAFFE 란 무엇인가?

• Deep learning 을 위핚 묘듈화된 프레임 워크

• Berkeley Vision and Learning Center 에서 개발 및 제공

• UC 버클리에서 박사 학위 동안 프로젝트로 재발. BSD 라이선스로 배포

• GPU 가속 지원


2015.01 www.Miruware.Com CAFFE 란 무엇인가?


2015.01 www.Miruware.Com Nvidia Driver 설치

필수 패키지 설치 - apt-get install default-jre default-jre-headless fonts-dejavu-extra ……

Nouveau Blacklist 추가 - etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf 수정

blacklist nouveau

options nouveau modeset=0

CUDA SDK 설치 - /etc/init.d/lightdm stop

- Nvidia Driver 설치 (sh ./cuda-7.0~~~~~.run)

Cuda 환경변수 설정 PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH

LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH


2015.01 www.Miruware.Com Caffe 설치

필수 패키지 설치 - sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-dev python-pip\ python-nose g++ libopenblas-dev git libopenblas-dev

Caffe 설치 준비 - wget https://github.com/BVLC/caffe/archive/master.zip

- wget http://developer.download.nvidia.com/~~~cudnn-6.5-linux-x64-v2.tgz

options nouveau modeset=0 - libcudnn, cudnn.h 각각 cuda의 lib와 include에 복사

Caffe 설치 - pip install -r /home/digits/scr/caffe/caffe-master/python/requirements.txt - Makefile.config 수정


2015.01 www.Miruware.Com Nvidia Digits 설치

https://developer.nvidia.com/digits

$) tar xvf digits-1.0.tgz

$) cd digits-1.0

$) ./one_time.sh

$) ./runme.sh




2015.01 www.Miruware.Com 의존성 패키지 설명

libatlas-base-dev 선형 대수학 알고리즘

libboost-all-dev C++ source libraries

libopencv-dev openCV

libprotobuf-dev Protocol Buffers compiler for C++ headers and libraries.

libgoogle-glog-dev 애플케이션 레벨의 라이브러리 구현

libgflags-dev commandline flags module for C++

libhdf5-dev 과학적 데이터 저장 하는 포맷

libleveldb-dev google의 가벼운 유 라이브러리

liblmdb-dev Memory-Mapped Database development files

libsnappy-dev 압축 / 압축 해제 라이브러리


2015.01 www.Miruware.Com Nvidia Digits BOX

- Four TITAN X with 12GB of memory per GPU - 64GB DDR4 - with 4-way PCI-E Gen3 x16 support - 6 Core desktop processor - 1500W ~ 1600W Power Supply Unit from - Ubuntu 14.04 - NVIDIA-qualified driver - NVIDIA® CUDA® Toolkit 7.0 - NVIDIA® DIGITS™ SW - Caffe, Theano, Torch, BIDMach


2015.01 www.Miruware.Com Nvidia Digits BOX



Compute Node

MW- Tesla130-1000

• 3x NVIDIA Tesla GPUs

• 2x Intel Xeon E5-2600 v3 CPUs

• 1U Server, Up to 1TB DDR4

MW- Tesla140-2560



• 1U Server, Up to 256GB DDR4

MW- Tesla240-5120



• 1U Server, Up to 512GB DDR4

MW- Tesla240-1000

• 4x NVIDIA Tesla GPUs • 2x Intel Xeon E5-2600 v3 CPUs • 2U Server, Up to 1TB DDR4

MW- Tesla440-5120

• 4x NVIDIA Tesla GPUs • 2x Intel Xeon E5-2600 v2 Ivy Bridge CPUs • 4U Server, Up to 512GB DDR3

MW- Tesla480-7680

• 8x NVIDIA Tesla GPUs • 2x Intel Xeon E5-2600 v3 CPUs • 4U Server, Up to 768GB DDR3

NVIDIA Tesla GPU Clusters - Large Cluster Scaling for GPU-Accelerated Applications

분야별 마케팅 및 젂략

http://exxactcorp.com/index.php/solution/solu_detail/195


































감사합니다. ^^

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