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日本語は機械翻訳による参考訳です。内容に矛盾や不一致があった場合には、英語の内容が優先されます。

手順をテストします

共同作成者
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このセクションでは、この解決策の検証に使用するテスト手順について説明します。

オペレーティングシステムと AI 推論のセットアップ

AFF C190 には、 NVIDIA ドライバと Docker を搭載した Ubuntu 18.04 を使用し、 NVIDIA GPU をサポートし、 MLPerf を使用しました "コード" Lenovo から MLPerf Inference v0.7 への提出書類の一部として提供されます。

EF280 には、 NVIDIA ドライバと Docker を搭載した Ubuntu 20.04 を使用し、 NVIDIA GPU と MLPerf をサポートしました "コード" Lenovo から MLPerf Inference v1.1 への提出の一部として提供されています。

AI 推論をセットアップするには、次の手順を実行します。

  1. 登録が必要なデータセット、 ImageNet 2012 Validation set 、 Crito Terabyte データセット、および BRT 2019 Training セットをダウンロードし、ファイルを解凍します。

  2. 1TB 以上の作業ディレクトリを作成し、ディレクトリを参照する環境変数「 M LPERF_scratch_path 」を定義します。

    このディレクトリは、ネットワークストレージのユースケース用に共有ストレージ上で共有するか、またはローカルデータでテストする際にローカルディスク上で共有する必要があります。

  3. make 「 prebuild 」コマンドを実行します。このコマンドは、必要な推論タスク用の Docker コンテナを構築して起動します。

    メモ 実行中の Docker コンテナ内から次のコマンドがすべて実行されます。

    • MLPerf Inference タスク用のトレーニング済み AI モデル「 make download_model 」をダウンロードしてください

    • 無料でダウンロードできる追加のデータセット「 make download_data 」をダウンロードしてください

    • データをプリプロセスします。「 preprocess_data 」にします

    • 「 make build 」を実行します。

    • コンピューティングサーバの GPU に最適化された推論エンジン「 generate_engines 」を構築します

    • 推論ワークロードを実行するには、次のコマンドを実行します（ 1 つのコマンド）。

make run_harness RUN_ARGS="--benchmarks=<BENCHMARKS> --scenarios=<SCENARIOS>"

AI 推論の実行

実行された実行のタイプは次の 3 つです。

  • ローカルストレージを使用した単一サーバの AI 推論

  • ネットワークストレージを使用した単一サーバの AI 推論

  • ネットワークストレージを使用したマルチサーバ AI 推論