AMD GPU3 Ubuntu, ROCm, AMD GPU, Docker, Tensorflow, 환경에서 JAX 세팅 정리 Ubuntu 22.04 Radeon RX 6800 google-research에서 공개한 maxim 모델을 구동하려니 Tensorflow 기반의 JAX라는 GPU에 dependent한 연산 라이브러리 환경이 필요했다. Docker 기반 ROCm에 동작하는 JAX 환경 구축 정리 도커와 ROCm이 설치된 것을 가정 ROCm 개발자들이 도커에서 JAX를 build를 업데이트 하고 command을 안내하였지만 그대로 돌리면 build가 완료되지 않는다.(https://github.com/ROCmSoftwarePlatform/jax/tree/main/build/rocm) 디버깅 내용을 정리 1. git clone git clone https://github.com/ROCmSoftwarePlatform/jax.g.. 2022. 12. 28. WSL2, AMD GPU, DirectML 환경에서 super-resolution 모델 (BSRGAN) 돌려보기 시스템 사양 (환경) CPU - 5900X Memory - 96GB Mainboard - Gigabyte, X570 Aorus Master GPU - RX 6900XT (reference) WSL - Ubuntu 20.04 WSL2 환경에서 AMD GPU와 (6900XT) DirectML을 활용하여 Super-resoltion 모델을 돌려보았다. Super-resolution 모델이란 닳고 닳은 이미지를 딥러닝 기술을 활용하여 새 이미지처럼 만들어 주는 것이다. 많은 모델이 개발되어 공유되고 있지만 AMD GPU와 DirectML이라는 제한된 환경 탓에 패키지 버전 이슈가 없는 모델로 찾고 찾아 BSRGAN 이라는 모델을 선택하였다. 모델에 대한 자세한 설명은 아래 깃헙 링크에 있다. GitHub - c.. 2022. 7. 18. WSL2, AMD GPU, DirectML 환경에서 Yolov4 돌려보기 시스템 사양 (환경) CPU - 3700X Memory - 64GB Mainboard - Msi, MAG B550M MORTAR GPU - RX 6800 (reference) WSL - Ubuntu 20.04 WSL2 에서 AMD GPU (RX 6800)을 사용해, Yolov4를 돌려보고자 한다. 영상 딥러닝을 하려는 경우 그래픽 카드는 필수적이다. Nvidia와 AMD가 대표적인 그래픽 카드 제조사인데, 딥러닝을 위해서는 서로 다른 방법이 필요하다. Nvidia 그래픽카드의 경우 고민할것 없다. 그냥 CUDA와 cudnn 버전 잘 맞춰서 설치하고 돌리면 된다. (WSL에서도 가능한 것으로 알고있다. Enable NVIDIA CUDA on WSL 2 | Microsoft Docs) AMD 그래픽 카드의 .. 2022. 7. 11. 이전 1 다음
