hardware

モチベーション

この記事で、DCGANのアプリの実行時間を測定した、その際に、notebookをローカルディレクトリ、NFSマウント先に配置して実行速度を測定した。性能が高いGPUを使った場合、ローカルに比較してNFS経由が遅かったので、ローカルファイルとNFSファイルのリード／ライトで、どの程度の差があるのか性能測定した。

はじめに

先日、ジーデップ・アドバンス（以下、GDEP）より、NVIDIA RTX A4000を購入した。GDEPは法人メインの取引だと思ってたので、個人購入可能かを質問し、可能と分かったので、何回かやり取り（見積り、入金）の後、先日入手した。

早速A4000を使って、このDCGANを試した。自分の環境で、A4000上でPytorchを使ったら、少しハマった。状況、原因、対応などについて、ここにまとめる。タイトルにある「sm_86」は今回のキーワード！

モチベーション

家で複数のPC、ワークステーションを使う場合、情報共有のためNASを利用するかと思う。自分も既にRaspberry Piにsambaをインストールして、NASとして使っている。

文書の共有はNASで十分だけど、linuxで（CGIの端末から）使う場合にローカルディスクと同様に使いたいと思っていた。

今回、上記のRaspberry Piに新たに外部ディスク（480GBのSSD）を追加して、NFSマウント先として運用する事にした。