GCP に CUDA 実験環境の準備

いつも AWS だったので、 GCP でもやってみる。
$300分お試し無料らしい

GCP の環境構築手順

1. インスタンスを作成する（スペックとか適当）
2. ssh鍵の登録。VM落としている状態で、インスタンスを表示して編集、[ssh鍵がn個あります]のところの[表示して編集する]。テキストボックスにssh公開鍵をコピペ。買って認識される
3. 最後に[保存]
4. インスタンスを再度起動すると登録したssh鍵のユーザ名でアカウントができていてsloginできる
5. UDPが開いていないのでmoshでloginできない。そこでダッシュボードメニューの下の方に[VPCネットワーク]というのが隠れていて、そこの[ファイアウォール ルール]
6. [ファイアウォールルールを作成]で適当な名前で[トラフィックの方向]上り、[ターゲット]は全てのインスタンス（どうせ他でも使う）、[source IP]を0.0.0.0/0、[指定したport]でudpに60000-65535とか入れて[作成]
7. mosh loginするとThe locale requested by LC_CTYPE=ja_JP.UTF-8 isn't available here.とか怒られてsudo locale-gen ja_JP.UTF-8する

LTSなので対してすることないが、apt-get update/upgrade/dist-upgradeするとか、普段使いのdot files転送するとか（.screenrc, .zsh{env,rc}, .zlog{in,out}）、chshしようとするとパスワードがわからないのでsudo env EDITOR=vi vipwしてlogin shellを/bin/zshに変える。

GCP での GPU 利用環境構築手順

インスタンス作成でGPUありのインスタンスを作ればいい。
ただし、リージョンによってGPUの種類・有無がいろいろある。

身近な（？）主だったところだとこんな感じ

region	利用できるGPU
us-east1	Tesla P100
asia-east1	Tesla K80, P100
asia-northeast1	なし
そのほかasia	なし
us-west1	Tesla K80, P100

tokyoであるところのasia-northeast1だとそもそもGPU使えない。
しかしasia-east1（台湾）なら使えるんでここでいいじゃん。
特にP100じゃないとダメな使い方をするわけではない。

以下手順

1. GCPダッシュボードから、[Comute Engine]の[VMインスタンス]
2. [インスタンスを作成]
3. [リージョン]で[asia-east1]を選んで
4. [マシンタイプ]を[カスタマイズ]
5. [GPUの数]で1を選んで
6. [ブートディスク]を[変更]
7. CUDAを手で入れようと思うが、CUDAのサポートしているのがubuntuだと16.04か17.10（そろそろ18.10じゃないのか？）。一方GCP側で用意されているのは16.04LTSか18.04LTSなので[ubuntu 16.04LTS]を選んで
8. 念のため、ブートディスクの[サイズ(GB)]を[30]にして[選択]
9. [管理、セキュリティ、ディスク、ネットワーク、単一テナンシー]を選んで、[セキュリティー]タブを選んでテキストボックスに[ssh 公開鍵をコピペ]
10. [作成]を押すとインスタンスの作成と起動が始まる（はず）

起動したらssh loginして、cudaの通常のインストール

↓これ

1. sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_9.2.148-1_amd64.deb
2. sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub
3. sudo apt-get update
4. sudo apt-get install cuda

インストールできた nvcc で、昔の自分のcudaコードコンパイルして見たが、
アカウントのアップグレードとか、クォータの申請とかやらずに特に何事もなく動いている
gloud sdkとやらはまだ一度も使っていない