GPU5 GPU 작업 관리 예제 - 배포 및 결과 확인 Redis 큐 기반 GPU 별 작업 할당 및 처리*자세한 설명 생략 ▷ 시스템 구성도 ▷ Redis 설치 및 구동*Docker에서 간단하게 설치해서 사용# Redis Docker 이미지 다운로드docker pull redis:7.0.11# Redis 컨테이너 실행 (자동 재시작 설정)docker run -d --name redis --restart unless-stopped -p 6379:6379 redis:7.0.11 ▷ GMS-CORE 배포*Ubuntu 22.03 사용 *Anaconda 설치 및 구동 환경 구축 포함# 시스템 업데이트 및 curl 설치sudo apt updatesudo apt install curl -y# Anaconda 설치curl --output anaconda.sh http.. 2025. 1. 21. GPU 작업 관리 예제 - GMS-WAS Redis 큐 기반 GPU 별 작업 할당 및 처리*자세한 설명 생략 ▷ 시스템 구성도 ▷ 프로젝트 구조*필요한 부분만 필터링 *순서대로 나열 ▷ RedisConfig.java▷ TaskManager.java▷ IMG1000Controller.java▷ IMGServiceImpl.java▷ IMGService.java▷ application.properties ▷ RedisConfig.javapackage gms.cmm.config;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;import org.springframew.. 2025. 1. 21. GPU 작업 관리 예제 - GMS-CORE Redis 큐 기반 GPU 별 작업 할당 및 처리*자세한 설명 생략 ▷ 시스템 구성도 ▷ 프로젝트 구조*순서대로 나열 ▷ const.py▷ redis_config.py▷ gpu_batch_service.py▷ gpu_service.py▷ logger.py▷ main.py ▷ const.py"""===========================CONSTANTS===========================""""""[GPU]"""GLOBAL_GPU_WORK = {} #GPU 작업 상태GPU_MONITOR_KEY = "node-01""""[Redis]"""REDIS_IP = ""REDIS_PORT = 6379REDIS_SUBSCRIBE = "gpu_channel""""[TEST]"""TEST_IMG_.. 2025. 1. 21. Anaconda 란? Python 기반의 환경구성을 쉽게 구성해 주는 Anaconda*자세한 설명 생략 ▷ Anaconda 란? - 데이터 분석, 인공지능, 머신러닝을 위한 Python 배포판 - 다양한 라이브러리와 도구가 포함되어 있어 환경 구성이 쉬움 - Python뿐만 아니라 R도 지원하며, 프로젝트별로 독립적인 가상 환경을 제공 ▷ Anaconda 특징 - Conda로 패키지 및 환경 관리 가능 - 로컬 자원을 직접 활용해 빠른 실행 가능 - 독립적인 Python 가상 환경 구성 지원 ▷ Anacaonda VS Docker 환경적 차이 구분AnacondaDocker환경 격리로컬 OS에서 Python 및 라이브러리 환경만 분리독립적인 컨테이너 환경 제공, OS까지 포함자원 활용로컬 CPU, 메모리, GPU를 직.. 2025. 1. 21. Windows 10 PyTorch 설치 Windows에서 CUDA를 활용한 NVIDIA GPU 작업용 PyTorch 설치*자세한 설명 생략 ▷ NVDIA GPU 드라이버 확인*NVDIA GPU 드라이버가 설치돼 있어야 GPU를 활용*설치 방법 생략(아래 참고 링크) ▷ CUDA 11.8 Toolkit 설치*CUDA: NVIDIA의 GPU 연산을 실행하고 관리하는 기술*설치 방법 생략(아래 참고 링크)*cuDNN은 PyTorch 설치 시 자동으로 포함(미설치) ▷ PyTorch 설치*GPU 연산을 위해 CUDA를 사용하는 라이브러리torch 2.5.1*Python 3.12.2, CUDA 11.8과 호환--index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118*CUDA 11.8 환경에 최적화된 PyTorch .. 2024. 12. 16. 이전 1 다음 728x90 728x90
