google Colabでmxnetを使ってみる、と改めて知るTPUの威力!

cloud GPUを色々と調べていく過程で、google Colaboratoryを知りました。

無料で(ある程度)使えるjupyter notebook環境です。

その特徴は

  1. 無料で使える機械学習に特化したjupyter notebook環境(VPSと異なりコンソール等は使用不可)
  2. ベースOSは ”Ubuntu 18.04.2 LTS”
  3. なんとGPU(K80-1core相当)も無料で使える!
  4. さらになんと、TPUも無料で使える!!
  5. 90分の無操作でログアウトされる
  6. 連続12時間稼働で強制終了する(プリエンプティブと異なり本当の終了)

さっそくお試しでmxnetを使ってみましたが、困ったことが・・・

インストールされているcudaがv10で9.2前提のmxnetが動きません。
いろいろ試してみたら、colabの自由度がかなり高いことが分かり、無事cuda9.2がインストールできました。

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クラウド型GPUのコスト比較

前回GPUの強化・更新について悩みました。
今回買う場合と借りる場合を比較してみます。
クラウド型GPUとは、いわゆるレンタルサーバのGPUです(今名付けました)

自分で買うのをためらう理由はいくつかあります。

自分で買う場合のデメリット

  1. 実質的にPCをもう一台組まないといけない
  2. フル稼働している時の、騒音(フアン等)が不安
  3. 連続フル稼働している時の電気代や稼働維持も考慮する必要がある
  4. 不要になった時の処分が大変

レンタルの場合のメリット

  1. 騒音・電気代の心配がいらない
  2. 稼働維持の心配がいらない(停電やサーバダウン等)
  3. 研究が終了(飽きたとかw)した場合に、処分が不要
  4. 経費として計上しやすい(と思われる)

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dockerコンテナ間の通信エラー

引っ越しが一段落したのでAdseseの再設定をしていると「AMP自動広告」という単語が目に入りました。
モバイル向けの高速化は当ブログには不要と思うのですが、「自動広告」は魅力的です。元々自動広告をいれていたのですが、ついでにAMP自動広告の設定も入れてみました。

それに合わせてwordpressのAMPプラグイン(google公式?)を導入しました。

するとエラーが発生!!

cURL error 7:Failed to connect to momiji.com port 443:Host is unreachable. 
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