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TensorFlow分布式在Amazon AWS上运行

Amazon AWS 提供采用 NVIDIA K8 GPU 的 P2.x 机器。为了能够使用,第一步还需要创建一个 Amazon AWS 账户,如果还没有,可以使用链接https://portal.aws.amazon.com/billing/signup?nc2=h_ct redirect_url=https%3A%2F%2Faws.amazon.com%2Fregistration-confirmation#/start (https://portal.aws.amazon.com/billing/signup?nc2=h_ct%20redirect_url=https%3A%2F%2Faws.amazon.com%2Fregistration-confirmation#/start)来创建。登录账户后,控制台看起来如下图所示:


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可以看到,Amazon AWS 提供了大量服务,但在这里关注的是使用 Amazon AWS 进行深度学习。

GPU 仅在 P2 实例构建时可用,并且在默认情况下不可用,为了获得该服务,需要通过 AWS support 来提高价格以增加资源,support 位于右上角,一旦进入 support,你会看到一个 Create case 按钮,点击该按钮,并做出以下选择:


 
你可以选择任何提供 p2.xlarge 实例的区域。New limit value 决定了可使用实例的最大数量,请仔细选择该数字,因为该服务不是免费的,每小时大约花费 1 美元。AWS 大约会用 24 小时回复请求。

准备工作

现在已经拥有了 AWS 账户和 p2.xlarge 实例,就可以从 EC2 控制台创建自己的实例。第一步是选择 Machine Image(机器镜像),到目前为止,亚马逊提供预装深度学习库的特殊机器镜像,你可以选择 Ubuntu 或 Linux 版本。接下来,选择 GPU 确定实例类型。

你可以使用默认参数查看和启动(Review and Lanuch)实例,也可以配置设置,选择存储并配置安全组(security group)。配置安全组非常重要,默认情况下,SSH 安全组已经设置,但是如果你要使用 Jupyter Notebook,则需要为端口 8888 添加自定义安全组,选择 source 以备登录实例,其中 source 有三个选项,分别为:Custom、Anywhere 和 My IP。


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最后,当你启动实例的时候,你会被要求创建一个密钥对(key pair),它允许你登录到指定的实例。创建一个密钥对并下载相应的 .pem 文件,这将在稍后登录时使用。

具体做法

  1. 连接到实例,可以通过 ssh 命令或浏览器完成,使用 CLI(命令行界面)。
  2. 连接 .pem 文件的可变化模块:


     
  3. 使用下面的命令将 SSH 连接到实例,当要连接时,通过控制台能够看到准确地址:


     
  4. 选择的机器实例已经包含了包括 TensorFlow 在内的所有深度学习库,所以不需要安装任何东西:


     
  5. 每个文件夹都包含一个介绍如何使用相应库的 readme 文件:

解读分析

你可以运行刚才学习的已经创建的实例的相关代码。一旦工作结束,不要忘记退出,并从控制台上停止实例。有关价格和使用的更多细节请访问:https://aws.amazon.com/documentation/ec2/

拓展阅读

AWS 市场上有大量具备预配置库和 API 的 docker 镜像和机器镜像。要启动 jupyter notebook,请在命令行中使用 <jupyter notebook--ip=0.0.0.0--no-browser>,输出如下所示:



复制该网址到浏览器中即可开始使用。

此外,使用 AWS CloudFormation 可以简化整个流程。CloudFormation 通过模板创建和配置 Amazon Web Services 资源,能够简化建立分布式深度学习集群的过程,有兴趣的读者请参考:https://aws.amazon.com/blogs/compute/distributed-deep-learning-made-easy/

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