ABCI User Group「みんなのABCI」の解散のお知らせ

ABCI User Group会員の皆さまへ


平素は、ABCI User Group「みんなのABCI」サイト(以下、本サイト)をご愛顧いただき、ありがとうございます。

この度、2026年3月末日をもちましてABCI User Group(以下、ABCIUG)は解散し、本サイトは閉鎖することになりました。


2020年6月にABCIの利用を促進する目的としてABCIUGが立ち上がり、5年半の月日が経過しました。

一方、ABCIシステムは2025年1月に「ABCI 3.0」として生まれ変わり、多くの方にご利用されています。

ABCIUGの設立の目的を達成したため、2026年3月末日をもちましてABCIUGは発展的に解散し、本サイトは閉鎖します。

今後は、「AI技術コンソーシアム 深層学習WG」として活動を一本化してまいります。


長きにわたり多くの会員の皆さまにご参加いただき、活発な交流ができましたこと、

ABCIUG事務局一同、心より感謝申し上げます。


なお、ABCIUG解散並びに本サイトの閉鎖に伴い、

登録いただいている全ての会員情報(氏名・メールアドレス等の個人情報)は、

責任をもって2026年3月末日に完全に削除いたします。

会員情報が第三者に譲渡・利用されることは一切ございませんので、ご安心ください。


突然のお知らせとなり恐縮ですが、ご理解を賜りますようお願い申し上げます。

これまでご支援・ご交流いただきましたこと、重ねて御礼申し上げます。

今後の皆さまのご活躍とご健勝を心よりお祈り申し上げます。


ABCIUG事務局

主査 高橋秀明(株式会社アシストネット)

abciug@abci.ai


マルチGPUでの実行(tensorflow-gpu/keras/horovod)

投稿:hagi  
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  1. tensorflow-gpu/keras/horovod のインストール

 

  [username@es1 ~]$ qrsh -g grpname -l rt_G.large=1

  [username@g0001 ~]$ module load python/3.6/3.6.5 cuda/10.0/10.0.130.1 cudnn/7.6/7.6.5 nccl/2.5/2.5.6-1 openmpi/2.1.6 gcc/7.4.0

  [username@g0001 ~]$ python3 -m venv ~/venv/tensorflow-keras+horovod # 次回以降は省略

  [username@g0001 ~]$ source ~/venv/tensorflow-keras+horovod/bin/activate

  (tensorflow-keras+horovod) [username@g0001 ~]$ pip3 install --upgrade pip setuptools

  (tensorflow-keras+horovod) [username@g0001 ~]$ pip3 install tensorflow-gpu==1.15 keras

  (tensorflow-keras+horovod) [username@g0001 ~]$ HOROVOD_WITH_TENSORFLOW=1 HOROVOD_GPU_OPERATIONS=NCCL HOROVOD_NCCL_HOME=$NCCL_HOME pip3 install --no-cache-dir horovod

 

  2. サンプルスクリプトの取得および実行確認例(1):GPUx4 (シングルノード)

 

  (tensorflow-keras+horovod) [username@g0001 ~]$ git clone -b v0.18.2 https://github.com/horovod/horovod.git

  (tensorflow-keras+horovod) [username@g0001 ~]$ mpirun -np 4 -map-by ppr:4:node python3 horovod/examples/keras_mnist.py

 

 3. サンプルスクリプトの取得および実行確認例(2):GPUx8 (2ノード)

 

  (tensorflow-keras+horovod) [username@g0001 ~]$ git clone -b v0.18.2 https://github.com/horovod/horovod.git

  (tensorflow-keras+horovod) [username@g0001 ~]$ NUM_PROCS=8

  (tensorflow-keras+horovod) [username@g0001 ~]$ NUM_GPUS_PER_NODE=4

  (tensorflow-keras+horovod) [username@g0001 ~]$ mpirun -np $NUM_PROCS -map-by ppr:${NUM_GPUS_PER_NODE}:node python3 horovod/examples/tensorflow_mnist.py

 

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