Vous packager un environnement d'entraînement ResNet personnalisé dans un conteneur Docker pour l'exécuter sur des instances GPU (NVIDIA) dans SageMaker (en utilisant des instances EC2 P3). Que devez-vous faire pour que le conteneur puisse utiliser correctement les GPU ?
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Bonne réponse : Construire le conteneur de manière à ce qu'il soit compatible avec NVIDIA-Docker (le NVIDIA Container Toolkit)..
Pourquoi c'est la réponse
Pour qu'un conteneur Docker utilise les GPU NVIDIA sur SageMaker, il doit être compatible avec le NVIDIA Container Toolkit (anciennement NVIDIA-Docker). Ce toolkit permet au conteneur d'accéder aux pilotes et aux bibliothèques CUDA installés sur le système hôte (l'instance EC2 P3), sans avoir à les inclure directement dans l'image Docker. Inclure les pilotes NVIDIA à l'intérieur de l'image Docker est incorrect car les pilotes sont spécifiques au noyau de l'hôte et ne doivent pas être empaquetés dans le conteneur. Organiser la disposition des fichiers n'est pas suffisant pour l'accès GPU. Définir un drapeau GPU dans la requête CreateTrainingJob indique à SageMaker d'allouer une instance GPU, mais ne configure pas le conteneur lui-même pour utiliser ces GPU.
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