Графический процессор (GPU) — это специализированный аппаратный компонент, предназначенный для рендеринга графики и выполнения параллельных вычислительных задач. В контексте науки о данных и машинного обучения графические процессоры стали бесценными инструментами для специалистов по обработке данных благодаря их способности ускорять сложные вычисления и модели глубокого обучения. Графические процессоры расширяют возможности специалистов по обработке данных, предоставляя возможности параллельной обработки, более быстрое обучение моделей, способность обрабатывать большие наборы данных и эффективное выполнение сложных алгоритмов.
В этой статье мы узнаем, как добавить графический процессор в среду Jupyter Notebook в Windows.

Предварительные требования

Прежде чем углубляться в детали, давайте убедимся, что в вашей системе установлены следующие компоненты:

  1. Питон 3. х
  2. Блокнот Юпитера
  3. Графический процессор NVIDIA с поддержкой CUDA
  4. Набор инструментов NVIDIA CUDA
  5. Библиотека NVIDIA cuDNN

Наличие этих предварительных условий необходимо для включения поддержки графического процессора в среде Jupyter Notebook.

Шаг 1. Установите NVIDIA CUDA Toolkit

CUDA означает «Единая архитектура вычислительных устройств», это платформа параллельных вычислений и модель программирования, созданная NVIDIA. Набор инструментов CUDA включает библиотеки, компилятор, инструменты разработки и компоненты среды выполнения, которые позволяют разработчикам писать и оптимизировать приложения с графическим ускорением.

Чтобы установить NVIDIA CUDA Toolkit, посетите официальный сайт и загрузите подходящую версию для вашей системы, а затем следуйте предоставленным инструкциям по установке.

Шаг 2. Установите библиотеку NVIDIA cuDNN

Библиотека NVIDIA cuDNN (CUDA Deep Neural Network) — это библиотека с графическим ускорением, разработанная NVIDIA. Он специально разработан для оптимизации и ускорения задач глубокого обучения, что делает его важным компонентом для обучения и эффективной работы глубоких нейронных сетей на графических процессорах NVIDIA.

Чтобы установить библиотеку, перейдите по ссылке и скачайте подходящую для вашей системы версию, после чего следуйте предоставленным инструкциям по установке.

Шаг 3. Установите Jupyter Notebook

Если Python не установлен, скачайте и установите его с официального сайта Python. Обязательно добавьте Python в PATH вашей системы во время установки. Если Python уже установлен, используйте менеджер пакетов Python pip и выполните в терминале следующую команду:

pip install notebook

Шаг 4. Установите драйвер графического процессора NVIDIA

Драйвер графического процессора NVIDIA — это программный компонент, который обеспечивает связь и взаимодействие между операционной системой и графическим процессором NVIDIA (GPU). Он служит мостом между аппаратным обеспечением (графическим процессором) и программными приложениями, работающими на компьютере или рабочей станции.

Для установки драйвера нажмите ссылку и следуйте инструкциям.

Шаг 5. Проверьте установку графического процессора

После установки всех необходимых компонентов вы можете проверить правильность работы графического процессора. Выполните следующий код в оболочке Python:

import tensorflow as tf
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))

этот код показывает информацию о вашем графическом процессоре.

Шаг 6. Настройте Jupyter Notebook для использования графического процессора

После установки всех необходимых компонентов и подтверждения работоспособности графического процессора следующим шагом будет настройка Jupyter Notebook для использования графического процессора. Для этого вы создадите новый файл конфигурации для Jupyter Notebook и определите используемое графическое устройство.

а) Откройте терминал и выполните следующую команду, чтобы создать новый файл конфигурации Jupyter:

jupyter notebook --generate-config

б) Откройте файл конфигурации Jupyter в текстовом редакторе. Файл конфигурации находится %APPDATA%\jupyter\jupyter_notebook_config.py в Windows, а затем добавьте в файл конфигурации следующий код:

c = get_config()
c.NotebookApp.notebook_manager_class = 'jupyter_gpu.GPUNotebookManager'
c.GPUNotebookManager.gpu_device = 0  #or the index of the GPU

в) Сохраните и закройте файл конфигурации.

В заключение в этой статье мы описали процесс настройки Jupyter Notebook для использования графического процессора. Следуя инструкциям, приведенным в этом руководстве, вы можете позволить своему Jupyter Notebook использовать ресурсы графического процессора для более быстрого выполнения операций с интенсивным использованием данных, таких как машинное обучение и задачи глубокого обучения.