Ingyenes GPU használat a Colab-en

Szerző: Gróf Attila

2018 január óta a Google megnyitotta GPU támogatással rendelkező felhőszolgáltatását, melyet egyelőre ingyen használhatunk (természetesen deep learning célokra)! Gróf Attila, laborunk MSc hallgatója röviden összefoglalja az alábbiakban, hogy ezt hogyan tudjuk megtenni.

Mi az a Google Colab

A Google Colab a Google Inc. által létrehozott és üzemeletetett ingyenes felhő szolgáltatás, amely most már grafikus kártyákkal való gyorsítást is támogat ingyen.

Milyen feladatokat lehet végezni a Colab-ban:

• Python program nyelv gyakorlása
• Mély neurális hálózatok fejlesztése
• Adatmanipulációs technikák gyakorlása

A Colab legnagyobb előnye, hogy ingyenesen lehet grafikus gyorsítást választani. Ez azt jelenti, hogy a munka során úgy dolgozhatunk mintha egy Tesla K80-as lenne számítógépünkben. Emellett nincs szükség telepítőre sem, a Google Drive-ból érhető el minden.

Google Colab használata

Új Colab fájl létrehozása

Bal oldalon az Új menüpontban van lehetőség egy új Colab fájlt létrehozni.

Az üres Colab fájl leginkább a Jupyter Notebook felépítéséhez hasonlítható. Középen Vannak kód blokkok, amelyeket külön lehet futtatni a Shift+ Enter kombinációval. A projektben a Python alapértelmezetten be van konfigurálva. A Python verziót és a grafikus kártya gyorsítását a Runtime -> Change Runtime alatt lehet elérni. Itt lehet választani Python 2-es és 3-as verziót és a grafikus gyorsításnál a GPU-t kell kiválasztani.

Ezek után az alábbi kód futtatása után a GPU típusát már lehet is látni:

# Amennyiben a beállítás sikeres volt, akkor 
# az alábbi blokk lefuttatása után már látni is fogjuk a GPU-t
# Ehhez még szükségünk van a TensorFlow csomagra
import tensorflow as tf
device_name = tf.test.gpu_device_name()
if device_name != ‘/device:GPU:0’:
 raise SystemError(‘GPU nem taláható’)
print(‘Talált GPU: {}’.format(device_name))
from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()

Kimenet:

Talált GPU: /device:GPU:0
[name: “/device:CPU:0”
 device_type: “CPU”
 memory_limit: 268435456
 locality { 
 }
 incarnation: 4570406220125783909, name: “/device:GPU:0”
 device_type: “GPU”
 memory_limit: 356515840
 locality {
   bus_id: 1
 }
 incarnation: 6867366700380362867
 physical_device_desc: “device: 0, name: Tesla K80, pci bus id: 0000:00:04.0, compute capability: 3.7”]

Csomag telepítése egyszerű, az alábbi példa mutatja:

# Új python csomag feltelepítése
!pip install keras

A fejlesztési környezet beállításának idejét a Colab közel 0-ra csökkenti és emellett bárhonnan lehet folytatni a munkát. A bemutatott funkciók mellett még rengeteg elérhető így sokrétű munkára megfelel.

Magyar nyelvű Colab tutorial:
https://github.com/BME-SmartLab-Education/driver-assistant/blob/master/Colab/TMIT_tutorial.ipynb

Google által kiadott hivatalos tutorial: https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb