筋肉DeepLearning

体育会系が筋肉で実装するDeepLearning

AWSのGPUへアクセスする

GPUAWSとか高くて怖い...
けど、勇気を振り絞って起動させてみる。
起動させないと何もはじまらない!(根性論)

それに、みんなやってるし、udacityでも紹介してるし、そんな高くないんじゃないか?
DenseRegとかGPUしか対応していないcaffe使ってそうだし、これはもうGPU使うしかない!(まだココです...)

EC2の制限の承認申請

このリンクから、EC2の制限をあげる。
今回はg2.2xlarge。
怖い...
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制限緩和のリクエストを押す。

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これを入力した。
2日ぐらいまたないといけないらしい(実際1日程度で許可がおりました)。

インスタンスの作成

まずは、インスタンスの作成からコミュニティAMIを選択し、udacityで検索する。
(今回はudacityのものでやりますが、普通にubuntuとかでいいと思う)
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GPUインスタンスの作成で検索し承認を申請していたg2.2xlargeを選択する。
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ストレージを16GBにするようにと書いてあったのだが、できなかったので32GBで。
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セキュリティグループの修正。
ローカルのJupyterからアクセスできるようにする。
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アクセスしてみる

ssh carnd@ipアドレス -i 秘密鍵

Welcome to Ubuntu 16.04.2 LTS (GNU/Linux 4.4.0-75-generic x86_64)

無事にログインできました!

特に使わない時は停止しておく。
そうしないとお金がかかります!

ここで別のサイトをみていると停止していてもお金が発生するみたいなので、今回は一回削除して、必要な時にささっと立てて使おうと思います。

qiita.com

値段

udacityからの無料枠で$100分付与されたのでそれを使ってだいたいどれぐらい値段がかかるかみよう。

なぜか以下のページには、g2.2xlargeの項目がない...

aws.amazon.com

無料でできるやつもあるらしい

qiita.com