【Google Colaboratory】GPUの設定方法

Pythonの環境を構築しなくても利用することができるGoogle Colaboratory（グーグルコラボ)ですが、
目玉は何といってもGPUでプログラムが実行できることだと思います。
なのでこの記事では、GPUで実行する方法について簡単にまとめておきたいと思います。

なおGoogle Colaboratory自体の使い方については以下の記事をご参照ください。

Google Colaboratoryの制限について

使い方の前に簡単にGoogle Colaboratoryの利用時間についてお伝えします。

Google Colaboratoryは用意されたPythonの環境を無料で利用できるのはすごく素敵なのですが、
なんの制限もなく利用できるというわけではありません。

GPUを設定するようなプログラムを実行するとこれらの制限が厄介に感じることがあると思いますので、
前もって知っておいたほうが良いです。

主な制限は以下の通りです。

1. についてはセッションが切れてから実行データが保たれる時間です。

なので、何も操作していなかったりするとセッションが切れて学習データがすべてダメになるので、
定期的にノートブックを動かす必要があります。

2.についてはそんなこと関係なく12時間で実行データが切られるので、
12時間以上かかるような処理は逐一学習データを保存してあげるといった対処が必要です。

そのほか詳しい内容については以下の記事で言及していますので、必要な方はご確認ください。

GPUの設定方法

それではGoogleColaboratoryにおけるGPUの利用方法について簡単に手順をまとめます。

1) 適当にノートブックを開いてGoogleColaboratoryにアクセスします。

2) ノートブックの上部のメニューに[編集]タブがありますので、そのタブをクリックし、表示されたメニューの中から[ノートブックの設定]を選択します。

3) ノートブックの設定画面が表示されますので”ハードウェアアクセラレータ”の項目を[GPU]に設定し、
[保存] をクリックします。

4) GPUで実行されているかの確認はノートブック右側のエリアのドロップダウンメニューをクリックし、
[セッションの管理]をクリックします。

5) セッションの管理よりランタイムに接続しているノートブックの一覧が確認できますので、
該当のノートブックの項が“GPU”になっているか確認してください。

以上で、GoogleColabratoryのGPUの設定は完了です。
実際にAIを流してみると完了する速度が全然違うことがわかると思います。

GoogleColabratoryでテストをしてみたいという人はぜひ使ってみてはいかがでしょうか。