EC2のGPU付インスタンスでCloud9を使う[AWS][Cloud9]

Cloud9を構築する際にデフォルトで選択できるインスタンスはＣＰＵのものしかない．

このため，筆者はＧＰＵ付きのインスタンスを別でたてて，そこにCloud9をインストールをしたのだが，色々とハマりポイントがあり，１週間ほどこの作業に費やしてしまったので，備忘録として本記事を作成する．

EC2でGPU付きインスタンスを構築

AWSコンソールでインスタンスをたてる．基本的な方法は，ほかにも紹介記事がたくさんあるので割愛．

注意点①

インスタンスのストレージを250GBくらいに変更しておくこと．

デフォルトの値は8GBであったため，NVIDIAドライバをインストールするとすぐ容量いっぱいになってしまう（一度失敗経験あり）．ここでしっかりと設定をしておく．

EBS（ストレージ）をインスタンスにアタッチする

本インスタンスを作る目的は，Kaggleのコンペに挑戦することなので，データセット格納用のEBSをアタッチしておく．

本手順は，後でもできるが，構築の際にやっておかないと手順を忘れてしまうことがある．

Cloud9のインストール

以下の手順に沿ってインストールを行う．

vastee.hatenablog.com

以下メモ．

起動後のインスタンスでは，初めにsudo apt updateをかけておくこと．

NodeJSのインストールのために，一旦Mobaextermなどのsshクライアントで，アクセスすることがある．

インスタンスにPython3.6をインストールする

注意点②

Python3.6を入れること

Python3.6じゃないとCloud9上で切り替えることができない．# なぜだろう？原因は特定できていない．

add-apt-repository ppa:jonathonf/python-3.6
apt-get update
sudo apt-get install python3.6 python3.6-dev
wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
sudo chown -R ubuntu:ubuntu /usr/local/ # rootしかアクセスできないパーミッションになっているので変更
python3.6 get-pip.py # python get-pip.pyだとデフォルトのpython3.5にインストールされてしまうことがある
vim ~/.bashrc
>> alias python='python3.6'
source ~/.bashrc
python -V
>> Python 3.6.8
pip -V
>> pip 19.1.1 from /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pip (python 3.6)

以下メモ．

Ubuntu16.04には標準でPython3.5が入っているのだが，これを消そうとするとシステムが壊れるので，気持ち悪いのは我慢して消さずにエイリアス変更で我慢しよう．ちなみに上のadd-apt-repositoryのコマンドを打つと A plain backport of just Python 3.6. System extensions/Python libraries may or may not work. という警告がでてくる．

Cloud9のプリファレンスをPython3に切り替える

うまくいっていることを祈りながらテストする．

テストに使ったスクリプト

import sys
print(sys.version)

所望のPythonバージョンがでてきたら，完了

以下はTensorflowを使うためのオプション．

### Nvidiaドライバをインストール

ひとまず[GPU](http://d.hatena.ne.jp/keyword/GPU)の型を確認する．

```
lspci | grep -i nvidia
>> 00:1d.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GM204GL  (rev a1)
>> 00:1e.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GM204GL  (rev a1)
```

Tesla M60 だったので，[https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp](https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp) から[インストーラ](http://d.hatena.ne.jp/keyword/%A5%A4%A5%F3%A5%B9%A5%C8%A1%BC%A5%E9)をダウンロード．

```
chmod 755 NVIDIA-Linux-x86_64-418.67.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-418.67.run
```

[nvidia](http://d.hatena.ne.jp/keyword/nvidia)-smiが叩けるかを確認．

### CUDA10.0をインストール

以下の手順に沿ってインストール

[https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=debnetwork](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=debnetwork)

nvcc -Vが叩けるか確認．

### TensorflowとKerasをインストール（オプション）

```
sudo apt-get install -y git build-essential libssl-dev language-pack-id
pip install tensorflow-gpu
#### cuDNN7.1をインストール
以下のサイトからインストール．
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download#a-collapse751-101
```