반응형 딥러닝3 Docker 컨테이너에서 GPU 사용 설정하기 Docker 컨테이너에서 GPU 사용 설정하기Docker를 사용하면 애플리케이션을 컨테이너화하여 쉽게 배포하고 실행할 수 있습니다. 특히 딥러닝이나 머신러닝 작업을 수행할 때 GPU를 활용하면 성능이 크게 향상됩니다. 이번 포스트에서는 Docker 컨테이너에서 GPU를 사용할 수 있도록 설정하는 방법을 알아보겠습니다.1. NVIDIA Docker 설치먼저, NVIDIA Docker가 설치되어 있어야 합니다. NVIDIA Docker는 GPU 가속을 사용하는 Docker 컨테이너를 실행할 수 있도록 도와줍니다. 설치하려면 다음 명령어를 실행하세요:# NVIDIA Docker 패키지 저장소 추가distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)curl -s -L .. 2024. 6. 23. [딥러닝] mp3 파일로 audio fingerprint 생성하기 mp3 파일로 audio fingerprint 생성하기 오픈소스로 audio fingerprint 만들어보자! https://github.com/itspoma/audio-fingerprint-identifying-python GitHub - itspoma/audio-fingerprint-identifying-python: The Shazam-similar app, that identify the song using audio fingerprints & The Shazam-similar app, that identify the song using audio fingerprints & spectrum analysis and Fast Fourier transform - GitHub - itspoma/audio.. 2022. 2. 2. 고성능 IoT 임베디드 개발보드 2종: 라즈베리파이4 vs 젯슨나노 대격돌 저렴한 가격에도 불구하고 엄청난 스펙을 자랑하는 임베디드개발보드 2종이 나왔다! 젝슨나노 개발보드와 라즈베리파이4 보드를 비교해본다. $99 짜리 128개 그래픽코어를 탑재한 #젝슨나노 우선, GPU의 황태자 엔비디아 nVidia 가 내놓은 128개의 그래픽코어를 탑재한 젝슨나노, 이미 nVidia 는 고사양에 개발보드 Jetson TK 와 TX 시리즈를 내놓았지만, 성능만큼 가격도 압도적이었다. 하지만 이번에는 해외판매기준 $99 에 젝슨나노 하드웨어를 출시하였다. 하지만 아쉽게도 한국리세일러를 통하면 좀 더 높은 가격에 구매해야한다. 최근에 나온 임베디드 개발보드 답게 ARMv8 아키텍처의 57코어가 4개가 있고, GPU는 $99 에서 기대하기 힘든 128개의 코어로 구성된 Maxwell™ 이다. 물.. 2019. 9. 16. 이전 1 다음 반응형
