CPU 속도를 높이기 위해 Tockerflow를 Docker로 소스에서 컴파일하십시오.

Question

SSE4, AVX, AVX2 및 FMA 명령어를 설치할 수있는 텐서 흐름 설치를 위해 기존 Docker 이미지를 설정하거나 수정하는 방법을 찾고 있습니다. CPU 속도 향상에 활용 지금까지 bazel How to Compile Tensorflow...과 CPU instructions not compiled...을 사용하여 소스에서 설치하는 방법을 찾았습니다. 이들 중 어느 것도 Docker 내에서이 작업을 수행하는 방법을 설명하지 않습니다. 그래서 내가 찾고있는 것은 CPU 옵션이 활성화 된 상태에서 텐서 플로의 컴파일 버전을 얻을 수 있도록 이러한 옵션없이 설치되는 기존 고정 표시기 이미지에 추가해야하는 것입니다. 기존의 도커 이미지는 가능한 한 많은 컴퓨터에서 이미지를 실행하기 때문에 이렇게하지 않습니다. 리눅스 PC에서 우분투 14.04를 사용하고 있습니다. 나는 docker에 익숙하지 않지만 tensorflow를 설치하고 docker 이미지를 사용할 때 CPU 경고를받지 않고 작업하도록했습니다. 나는 이것을 위해 속도가 필요하지 않을지도 모르지만, 나는 속도가 중요하다고 주장하는 게시물을 보았다. 이 작업을 수행하고 아무것도 찾을 수없는 기존 고정 이미지를 검색했습니다. GPU로 작업하려면 NVIDIA-Docker와 호환되어야합니다.

방금 ​​찾은이 docker support for bazel이며 답변을 제공 할 수도 있지만 확실히 알기에는 충분하지 않습니다. 나는 Dockerfile 내부에 bazel을 가진 tensorflow를 만들 수 없다는 말을 믿습니다. bazel을 사용하여 Dockerfile을 빌드해야합니다. 내 이해가 정확하고 이것은 소스에서 컴파일 된 tensorflow로 도커 이미지를 얻는 유일한 방법일까요? 만약 그렇다면, 나는 여전히 그것을 수행하는 방법에 도움을 사용할 수 있으며, 텐서 흐름을 위해 기존의 도커 이미지를 사용한다면 얻을 수있는 다른 의존성을 여전히 얻을 수 있습니다.

Answer 1

CPU 또는 GPU를 지원하는 Dockerfiles는 here입니다.

희망 하시겠습니까? 스택 오버플로 및 Github 문제 및 물건에 많은 늦은 밤을 보냈습니다. 이제 돌려 줄 차례 야! :)

특히 그래픽 변환 도구뿐 아니라 XLA/JIT/AOT 항목을 활성화 할 때 GPU는 특히 털이 있습니다.

내 Dockerfiles에 해킹이 많이 있습니다. 검토하여 질문을 주시기 바랍니다!