5/21にAliExpressで注文したプログラマブルノブが5/29に到着した。 送料が二通りあって「遅くてよいから安い」方を選んだけれど、結局は高いほうの到着予定日より早く届いて笑う。
自分の憶えとして記録. Jupyterノートブックを pythonの仮想環境で動かす方法は以下のとおり。 (Anaconda3を使用している場合)
1. 仮想環境の準備
Anaconda3 の Anaconda Powershell Prompt で以下のコマンドを使い仮想環境を作成
$ conda create -n 仮想環境の名前 ipykernel
仮想環境に入って、おまじない
$ conda activate 仮想環境の名前
$ python -m ipykernel install --user --name 仮想環境の名前
仮想環境から出る
$ conda deactivate
2. Jupyterノートでの作業
2.1 Anaconda3 の Jupyter Notebook を開く
2.2 開いたブラウザーの画面で目的のノートブック (.ipynbファイル)を開く
2.3 開いたブラウザーの画面で、プルダウンメニューの Kernel > Change kernel > 仮想環境の名前 を選び、仮想環境に切り替える
なお、仮想環境でのおまじない無しでは、Change kernel の選択肢にその仮想環境が出てこない。
1. 仮想環境の準備
Anaconda3 の Anaconda Powershell Prompt で以下のコマンドを使い仮想環境を作成
$ conda create -n 仮想環境の名前 ipykernel
仮想環境に入って、おまじない
$ conda activate 仮想環境の名前
$ python -m ipykernel install --user --name 仮想環境の名前
仮想環境から出る
$ conda deactivate
2. Jupyterノートでの作業
2.1 Anaconda3 の Jupyter Notebook を開く
2.2 開いたブラウザーの画面で目的のノートブック (.ipynbファイル)を開く
2.3 開いたブラウザーの画面で、プルダウンメニューの Kernel > Change kernel > 仮想環境の名前 を選び、仮想環境に切り替える
なお、仮想環境でのおまじない無しでは、Change kernel の選択肢にその仮想環境が出てこない。
GPUを K80からRTX A2000に変えた。
まずは気になる演算性能をnbodyで比較すると、
単精度の場合 K80の2895GFLOP/s に対して A2000は3782GFLOP/s 。大きく世代が違うので、Kepler を二つ並べても Ampere にはかなわない。
その一方で倍精度となると、K80の1396GFLOP/s に対して A2000は 145GFLOPS/s。タイポじゃないよ、笑っちゃうね。
本来RTX A2000はグラボなので、お約束のFF15ベンチを実行。スコア8306で快適判定 だったのだが、ググってみるとGeForce RTX 3050とかのレベルらしい。ゲーマーじゃないので他はパス。
このRTX A2000も中古で購入。RTX A2000はQuadroの系統のグラボで、AmpereアーキテクチャのGA106。メモリは、6GBと少ない。
幅は２スロットながらロープロファイルでコンパクト。普通のGPGPUと並べるとこんなに違う。
インストールはPCI-eのスロットに刺すだけ。K80のように補助電源を用意したり送風ユニットを用意したりといった手間がなくてとっても楽だった。
換装理由は、もちろん ChatGTP や Midjourneyで大きく盛り上がっているAI。
周回遅れながら勉強を始めてみるかと思ったが、GPUにKeplerだとアーキテクチャが古すぎる。もうすこし新しい、できればTensorコアのあるのが欲しいが予算は押さえたいと思いながら中古のリストを見ていたらAmpereが載っていて５万円程度のこれを見つけた。別の選択肢として GeForceの4070TI あたりを奮発するのもありだろうが、自分としてはメインマシンの更新時にゲーミングPC化するつもりなのでタイミングが良くない。また、TESLA P100だと倍精度演算能力はよいが TensorコアがないのでAIにはさほど向かない。A2000はQuadroの系統というも選んだ理由の一つかな。
まあ、なんだかんだ言って結局は物欲でしかないのだけれど。
まずは気になる演算性能をnbodyで比較すると、
単精度の場合 K80の2895GFLOP/s に対して A2000は3782GFLOP/s 。大きく世代が違うので、Kepler を二つ並べても Ampere にはかなわない。
その一方で倍精度となると、K80の1396GFLOP/s に対して A2000は 145GFLOPS/s。タイポじゃないよ、笑っちゃうね。
本来RTX A2000はグラボなので、お約束のFF15ベンチを実行。スコア8306で快適判定 だったのだが、ググってみるとGeForce RTX 3050とかのレベルらしい。ゲーマーじゃないので他はパス。
このRTX A2000も中古で購入。RTX A2000はQuadroの系統のグラボで、AmpereアーキテクチャのGA106。メモリは、6GBと少ない。
幅は２スロットながらロープロファイルでコンパクト。普通のGPGPUと並べるとこんなに違う。
インストールはPCI-eのスロットに刺すだけ。K80のように補助電源を用意したり送風ユニットを用意したりといった手間がなくてとっても楽だった。
換装理由は、もちろん ChatGTP や Midjourneyで大きく盛り上がっているAI。
周回遅れながら勉強を始めてみるかと思ったが、GPUにKeplerだとアーキテクチャが古すぎる。もうすこし新しい、できればTensorコアのあるのが欲しいが予算は押さえたいと思いながら中古のリストを見ていたらAmpereが載っていて５万円程度のこれを見つけた。別の選択肢として GeForceの4070TI あたりを奮発するのもありだろうが、自分としてはメインマシンの更新時にゲーミングPC化するつもりなのでタイミングが良くない。また、TESLA P100だと倍精度演算能力はよいが TensorコアがないのでAIにはさほど向かない。A2000はQuadroの系統というも選んだ理由の一つかな。
まあ、なんだかんだ言って結局は物欲でしかないのだけれど。
