PFCP チュートリアル: MN-Core を PyTorch から使用する
このドキュメントでは、MLSDK（Machine Learning Software Development Kit）を使用して MN-Core を使用する方法を説明します。
MLSDK とは
MLSDK は、PyTorch から MN-Core を使用できるようにするためのコンパイラ、ランタイムソフトウェアスタック、ドキュメントを含むソフトウェア開発環境です。 名前に「Machine Learning（ML）」とありますが、機械学習分野以外の高速な計算処理を行うソフトウェアの開発にも使用できます。
環境を構築する
インタラクティブな作業環境をクラスタ上に作成する「ワークスペース」機能を使用して環境を構築します。
- ポータルの ワークスペースページ にアクセスし、新規作成 ボタンをクリックします
- フォームを入力し、作成 ボタンをクリックします
| 項目名 | 値 |
|---|---|
| ネームスペース | 組織のルートネームスペースを選択してください |
| ワークスペース名 | 任意の名前を入力してください |
| 所有者 | 個人ごとに隔離 |
| プリセット | default |
| 優先度クラス | (unspecified)（専有ノードを使用）共有ノードを使用する場合は shared-best-effort を選択ください |
| CPU | 7000m |
| Memory | 125Gi |
| MN-Core 2 | 1 |
永続ストレージをマウントしていないパスに配置されたファイルの変更は、永続化されずに失われてしまいます。
変更を永続化する際は、「永続ストレージを追加」から新規ストレージを払い出し、/data などにマウントしてファイルを保存してください。
環境にアクセスする
作成したワークスペースの URL 列にあるリンクをクリックして作業環境（JupyterLab）にアクセスします。
JupyterLab の「Launcher → Other / Terminal」のボタンをクリックし、ターミナルを開きます。
ターミナル上で次のコマンドを実行して環境に接続された MN-Core 2 デバイスを確認できます（割り当てられたデバイスによって異なる値が出力されます）。
$ gpfn3-smi list
0: mnc2p28s0
何も表示されない場合は、ワークスペースの構成に間違いがないかどうか再確認してください。
MLSDK チュートリアルを開始する
MLSDK で MN-Core を使用する (英語) を参照してチュートリアルを開始します。
MLSDK チュートリアルのドキュメントは、コンテナイメージにも同梱されていますので、そちらでも参照できます。
$ cat /opt/pfn/pfcomp/codegen/MLSDK/README.md
環境を削除する
使用が終了した環境はポータルページで削除します。
- ポータルの ワークスペースページ にアクセスします
- 削除するワークスペースの ⋯ ボタンから「削除」をクリックします