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ressources:ressources:tensorflowold [2019/06/11 18:01] (Version actuelle)
equemene créée
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 +====== Tensorflow ======
 +
 +<note important>​Cette accès à Tensorflow reste disponible mais il est préférable d'​exploiter la nouvelle version accessible via Conda</​note>​
 +
 +L'​environnement [[https://​www.tensorflow.org/​|Tensorflow]] a été installé cet été au Centre Blaise Pascal. ​
 +
 +Deux environnements étaient disponibles mais seul l'​environnement permettant d'​exploiter les cartes GPU à base de circuit Nvidia a été installée. La version courante déployée est la 1.10.
 +
 +===== Configuration d'​exploitation =====
 +
 +L'​environnement Tensorflow disponible exige une version spécifique de CUDA, la 9.0 minimum.
 +
 +Pour la charge dans le SIDUS standard du CBP:<​code>​. /​usr/​share/​modules/​init/​bash
 +module load cuda/9.0
 +</​code>​
 +
 +===== Exemple =====
 +
 +L'​exemple suivant, fourni par le [[https://​www.tensorflow.org/​|site officiel]], permet de rapidement juger du fonctionnement de l'​environnement. Il nécessite le lancement de l'​interpréteur python :
 +<​code>​
 +# Python
 +import tensorflow as tf
 +hello = tf.constant('​Hello,​ TensorFlow!'​)
 +sess = tf.Session()
 +print(sess.run(hello))
 +</​code>​
 +
 +A l'​exécution de la première ligne, vous pouvez avoir un message d'​erreur sans importance :
 +<​code>/​usr/​lib/​python2.7/​dist-packages/​h5py/​__init__.py:​34:​ FutureWarning:​ Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype(float).type`.
 +  from ._conv import register_converters as _register_converters
 +</​code>​
 +
 +A l'​exécution de la seconde ligne, l'​environnement détecte la carte graphique susceptible d'​être exploitée :<​code>​
 +2018-08-21 11:​24:​28.475954:​ I tensorflow/​stream_executor/​cuda/​cuda_gpu_executor.cc:​897] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero
 +2018-08-21 11:​24:​28.476656:​ I tensorflow/​core/​common_runtime/​gpu/​gpu_device.cc:​1405] Found device 0 with properties: ​
 +name: GeForce GTX TITAN major: 3 minor: 5 memoryClockRate(GHz):​ 0.8755
 +pciBusID: 0000:​06:​00.0
 +totalMemory:​ 5.94GiB freeMemory: 5.83GiB
 +2018-08-21 11:​24:​28.476704:​ I tensorflow/​core/​common_runtime/​gpu/​gpu_device.cc:​1484] Adding visible gpu devices: 0
 +2018-08-21 11:​24:​34.039086:​ I tensorflow/​core/​common_runtime/​gpu/​gpu_device.cc:​965] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix:
 +2018-08-21 11:​24:​34.039883:​ I tensorflow/​core/​common_runtime/​gpu/​gpu_device.cc:​971] ​     0 
 +2018-08-21 11:​24:​34.039922:​ I tensorflow/​core/​common_runtime/​gpu/​gpu_device.cc:​984] 0:   ​N ​
 +2018-08-21 11:​24:​34.040245:​ I tensorflow/​core/​common_runtime/​gpu/​gpu_device.cc:​1097] Created TensorFlow device (/​job:​localhost/​replica:​0/​task:​0/​device:​GPU:​0 with 5626 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: GeForce GTX TITAN, pci bus id: 0000:​06:​00.0,​ compute capability: 3.5)
 +</​code>​
 +Dans l'​exemple ci-dessus, il s'agit d'une carte GeForce GTX TITAN avec 5.94GiB de RAM.
 +
 +La dernière ligne permet s'​assurer que la session fonctionne de manière nominal en affichant :<​code>​
 +Hello, TensorFlow!
 +</​code>​
 +
 +Une grande variété de [[https://​www.tensorflow.org/​tutorials/​|tutoriels]] en ligne permettent de vérifier le bon fonctionnement.
 +
 +<note important>​L'​application TensorFlow sur GPU requiert une version de GPU avec des capacités minimales pour fonctionner (compute capability de 3.5) : sur les 50 GPU accessibles au CBP, certains ne supportent pas cette capacité</​note>​
 +
 +===== GPU du CBP validés pour TensorFlow =====
 +
 +  * circuits Kepler ​ : GTX Titan, GTX 780, GTX 780Ti, Tesla K40, Tesla K80
 +  * circuits Maxwell : GTX 980Ti
 +  * circuits Pascal ​ : GTX 1060, GTX 1070, GTX 1080, GTX 1080Ti, Tesla P100
 +
 +===== GPU du CBP invalidés pour TensorFlow ​ =====
 +
 +  * circuits GT200   : Quadro FX4000, Tesla C1060 
 +  * circuits Fermi   : GTX 560Ti, Quadro 4000
 +  * circuits Kepler ​ : GTX 680, GTX 690, 
 +  * circuits Maxwell : GTX 960, GTX 970, GTX980
 +
  
ressources/ressources/tensorflowold.txt · Dernière modification: 2019/06/11 18:01 par equemene