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GPU 제한 해제 요청이 reject 당했습니다.
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Hello,
We have received your quota request for buoyant-notch-282406.
Unfortunately, we are unable to grant you additional quota at this time. If
this is a new project please wait 48h until you resubmit the request or
until your Billing account has additional history.
Your Sales Rep is a good Escalation Path for these requests, and we highly
recommend you to reach out to them.
If you have any further questions, please reply to this thread or feel free
to reach out to us at gc-team@google.com.
Thanks.
Sincerely,
Cloud Platform Support
라는 답장이 왔습니다.
정확하게 제가 어떤 quota request 를 보냈는지 확인해서 첨부해드리고 싶지만, 어디로 가야 그 내역을 확인할 수 있는지는 잘 몰라서 첨부하지 않았습니다. 그러나 두 번째 강의의 세팅과 완벽하게 똑같이 제출하였습니다. west1 gpu all 0->1이었던 것으로 기억합니다.
1분도 안되서 거절메일이 날아온 것을 보아, 그리고 다른 수강생 분들의 이슈를 보면, 이제는 결제내역이라던지 cpu 서버 이용이력 등이 확보되지 않으면 무조건 거절하는게 아닐까 생각이 들기는 합니다.
1. 구글 결제내역이 있어야 gpu 할당이 가능하다면, 제가 지금 2070 super가 있는데, 굳이 구글에서 결제할 필요 없이 제 그래픽카드로 로컬에서 윈도우로 학습을 돌릴 수 있을까요? 만약에 가능하다면 어떻게 세팅을 해야 학습에 무리가 되지 않을 정도의 세팅이 가능할까요? 일단 데비안을 사용해야한다고 답변을 보기는 했는데, 현재 우분투가 듀얼부팅되어있는 상태인데 우분투로는 불가할까요?
2. 만약 cpu 사용이력이 없어서 거절이 된 것이라면, 강의 초반부에는 opencv 사용부분이 굳이 gpu까지는 필요없을 듯 한 부분으로 보이는데, 이런 파트에서 cpu 이용이력을 만든 뒤 나중에 꼭 gpu가 필요한 부분에서 다시 request 를 넣는게 괜찮을까요?
3. 만약 로컬에서 2070으로 돌리는 것은 권장하지 않고, 그렇다고 구글클라우드도 허가될 기미가 안보이면, 어떻게 공부를 해야 좋을까요?
감사합니다.
답변 3
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GPU는 Chapter 3~4의 faster rcnn, SSD의 tensorflow 부분에서 활용됩니다.
SSD까지 OPEN CV 는 CPU를 그대로 사용하시면 됩니다.
그리고 유분투 세팅에서 가장 중요한 것은 Cuda/Cudnn 설치 입니다. CUDA는 10.0 이상, CuDNN은 7.4.1 이 설치가 되어야 합니다. 이게 설치가 된 후에 install_tf113.sh을 수행해 주십시요.
CPU에 tensorflow 설치 내용을 요약해서만 말씀드리면,
0. 일반 서버 역시 public-key, private-key 설정, ssh 접속, anaconda 설치 등 다 동일합니다. CPU Core는 4 core 이상 부탁드립니다.
다른 점은
1. 먼저 git 은 일반 서버에 기본 설치가 되지 않았으니 apt-get 으로 설치해 주십시요.
2. ~/DLCV/data/util 밑에 있는 install_tf113.sh 파일을 여시고
pip install tensorflow-gpu==1.13.1 를 pip install tensorflow==1.13.1 로 변경하고 설치해 주십시요.
일반서버 설정이 완료되면 open-cv 예제를 수행하시기에는 일반 서버로 문제가 없습니다.
일반 서버로 계속 수업을 진행해주십시요. 가급적이면 하루에 몇시간 정도는 계속 일반 서버를 켜놓으시고, 며칠이 지난 후에 다시 GPU 할당 요청을 해주십시요.
감사합니다.
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답변 감사합니다!
1. 일단 2챕터인 "Object Detection의 이해" 챕터는 GPU가 필요없는 것 같으니, 일단 GPU 없이 VM 인스턴스만으로 완전히 동일한 세팅을 한 뒤, 수강을 진행하도록 하겠습니다.
2. 일단 CPU VM 을 이용한 이력을 OPENCV에서 만든 뒤, 추후 다시 신청을 넣어보겠습니다. 만일 또 REJECT 당하면 다시 질문을 드리겠습니다! 2챕터는 GPU가 필요없고, 3챕터부터 사용하게 된다고 인지하면 될까요?
3. 일단 최악의 경우 로컬에서 우분투로 돌려야할 것까지 고려하여, 우분투를 새로 깔았습니다. 우분투 세팅을 하고자 한다면, TF113 파일에 적혀있는 PIP문을 그대로 돌리면 되는건가요?
감사합니다.
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안녕하십니까,
최근 질문 내용을 보면, 말씀하신 대로 CPU 사용 내역이 없으면 많이 reject되는 것 같습니다.
1. 먼저 Local PC에서 작업을 하시려면 Cuda/Cudnn 설치가 필요합니다. 이게 설치가 잘 안되서 작업이 어려운 경우가 많습니다. 두번째 윈도우 환경에서 실습을 구현하시려면 실습 코드를 수정해야 하는데 아마 처음 딥러닝 computer vision 라이브러리를 다루신다면 이 path 문제로 어려움을 겪으실 우려가 큽니다. 때문에 리눅스 환경에서 작업을 권장 드립니다. 우분투에서 돌려보지는 않았지만 실습에 큰 문제는 없을 것입니다.
2. 네, OpenCV는 cpu만 사용합니다. 4Core 정도 CPU VM 만드시고 어느정도 학습을 하신 뒤에 다시 GPU 신청을 해보시는것을 권장 드립니다. 강의에서는 GPU를 P100으로 했는데, 대신 T4를 권장 드립니다. 속도는 좀 느리지만 가격이 3배 쌉니다.
3. 위 경우는 최악인것 같습니다. 해당 경우가 발생하시면 저한테 다시 말씀 부탁드립니다.
감사합니다.