
Amazon EC2 GPU インスタンスに CUDA Toolkit をインストールするのに非常に苦労しています。Amazon の HVM Windows 2008 Server AMI と、g2.xlarge インスタンスで起動された NVIDIA GPU イメージの両方を使用してみました。
RDP (リモート デスクトップ プロトコル) を介してインスタンスに接続します。
NVIDIA の Web サイトから Windows Vista 7/8/DEsktop 64 ビット用の CUDA 5.5 Toolkit をダウンロードしました。このツールキットをインストールしようとするたびに、NVIDIA インストーラーから「NVIDIA 互換カードが見つかりません」という同じエラーが表示されます。
RDP 経由で接続しているからでしょうか? 次の操作を試します: http://adnanboz.wordpress.com/2012/01/06/how-to-set-up-amazon-ec2-windows-gpu-instance-for-nvidia-cuda-development/
しかし、CUDA Toolkit のインストール時に行き詰まってしまいます。
AMazon のドキュメントは Windows に関しては非常に乏しいです。
再度ドライバーをインストールすると、TightVNC 経由で接続されたドライバー インストール プログラムを起動しても、RDP 経由で接続されたドライバー インストール プログラムを起動しても、NVIDIA カードが見つからないというエラーが表示されます。
何かヒントはありますか?
答え1
CUDA Toolkit 5.5 または 6.5 のインストールに問題はありませんでした。
- クリーンなWindows 2012 R2g2.2xlarge インスタンス上の AMI。(クリーン AMI では、NVIDIA CUDA AMI とは異なり、スポット価格の G2 インスタンスも使用できます。)
- ヒント: ポート 3389 で TCP 接続と UDP 接続の両方を許可するセキュリティ グループを使用します。これにより、最新バージョンの RDP の動作が高速化されます。
- インストールビジュアルスタジオ2013(「Visual Studio Express 2013 for Windows Desktop」は 32 ビット アプリのコンパイルには問題ないと思いますが、安全のために Pro エディションの試用版をインストールしてください)。
- インストールCUDA ツールキット(ツールキットに付属しているドライバー以外はインストールしないでください。問題が発生することが多いためです)
アプリケーションを実行するには:
- インストールチームビューアーまたは他のVNCタイプのアプリ
- 接続する
- 管理者コマンドプロンプトを起動します(コマンドプロンプトアイコンを右クリックし、[管理者として実行] を選択します)
query session
現在のユーザー セッションを表示するには、 コマンドを実行します。次のようになります。セッション名 ユーザー名 ID 状態 タイプ デバイス サービス 0 ディスク rdp-tcp#24 ユーザー 2 アクティブ コンソール 3 コネ rdp-tcp 65536 聞く
「rdp」で始まり、ユーザー名が記載されている行を探します。多くの場合、セッション ID は 2 になります。tscon <session ID> /dest:console /password:<password of current user>
ユーザー セッションを RDP 仮想ビデオ カードからハードウェア ビデオ カードに移動するには、コマンドを実行します。- RDP は切断されます (まだ接続されている場合) が、Team Viewer は接続されたままになります (解像度が変わる場合があります)。
- CUDA プログラムを実行し、デバッグなどを開始します。
- プログラムが実行されると、パフォーマンスを向上させるために RDP 経由で再接続できます。
- 管理者コマンドプロンプトを開き、セッションIDを見つけます(上記の通り)
- 実行
tscon <session ID> /dest:console /password:<password of current user> & <command to start your program>
例tscon 2 /dest:console /password:1234 & myCudaApp.exe
- RDPが切断され、プログラムが起動します
- RDPを再接続する
ヒント: Open Hardware Monitor を使用して GPU の使用状況を監視します。