Google Cloud MLはGPUをサポートしていますか？

Question

Tensorflowを使用してMLモデルを高速化するためにGoogle Cloud MLをテストしています。

残念ながら、Google Cloud MLは非常に遅いようです。私のメインストリームレベルのPCは、Google Cloud MLよりも少なくとも10倍高速です。

私はそれがGPUを使用するのか疑問に思っています。私はテストを行いました。サンプルcodeをGPUを使用して強制的に修正しました。

diff --git a/mnist/trainable/trainer/task.py b/mnist/trainable/trainer/task.py 
index 9acb349..a64a11d 100644 
--- a/mnist/trainable/trainer/task.py 
+++ b/mnist/trainable/trainer/task.py 
@@ -131,11 +131,12 @@ def run_training(): 
    images_placeholder, labels_placeholder = placeholder_inputs(
    FLAGS.batch_size) 

- # Build a Graph that computes predictions from the inference model. 
- logits = mnist.inference(images_placeholder, FLAGS.hidden1, FLAGS.hidden2) 
+ with tf.device("/gpu:0"): 
+  # Build a Graph that computes predictions from the inference model. 
+  logits = mnist.inference(images_placeholder, FLAGS.hidden1, FLAGS.hidden2) 

- # Add to the Graph the Ops for loss calculation. 
- loss = mnist.loss(logits, labels_placeholder) 
+  # Add to the Graph the Ops for loss calculation. 
+  loss = mnist.loss(logits, labels_placeholder) 

    # Add to the Graph the Ops that calculate and apply gradients. 
    train_op = mnist.training(loss, FLAGS.learning_rate) 

このトレーニング・コードは、私のPC（gcloud beta ml local train ...）ではなく、クラウドで動作します。

"Traceback (most recent call last): 
    File "/usr/lib/python2.7/runpy.py", line 162, in _run_module_as_main 
    "__main__", fname, loader, pkg_name) 
    File "/usr/lib/python2.7/runpy.py", line 72, in _run_code 
    exec code in run_globals 
    File "/root/.local/lib/python2.7/site-packages/trainer/task.py", line 239, in <module> 
    tf.app.run() 
    File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/platform/app.py", line 43, in run 
    sys.exit(main(sys.argv[:1] + flags_passthrough)) 
    File "/root/.local/lib/python2.7/site-packages/trainer/task.py", line 235, in main 
    run_training() 
    File "/root/.local/lib/python2.7/site-packages/trainer/task.py", line 177, in run_training 
    sess.run(init) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 766, in run 
    run_metadata_ptr) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 964, in _run 
    feed_dict_string, options, run_metadata) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1014, in _do_run 
    target_list, options, run_metadata) 
    File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1034, in _do_call 
    raise type(e)(node_def, op, message) 
InvalidArgumentError: Cannot assign a device to node 'softmax_linear/biases': Could not satisfy explicit device specification '/device:GPU:0' because no devices matching that specification are registered in this process; available devices: /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0 
Colocation Debug Info: 
Colocation group had the following types and devices: 
ApplyGradientDescent: CPU 
Identity: CPU 
Assign: CPU 
Variable: CPU 
    [[Node: softmax_linear/biases = Variable[container="", dtype=DT_FLOAT, shape=[10], shared_name="", _device="/device:GPU:0"]()]] 

Google Cloud MLはGPUをサポートしていますか？

Answer 1

GPUは現在ベータ版になっており、すべてのクラウドMLのお客様はアクセスできます。

ここには、Cloud MLでGPUを使用するためのdocsがあります。