UbuntuとCuda

9月４日８：３０－１８：００

タスクはUbuntu１６．０４を入れ直しGPUのCUDAとドライバーのクリーンインストールこれだけです。

ハードの仕様は
CPU Corei7 7700BOX
GPU nvidia GTX1080
マザーボードH270 Pro４
メモリーＤＣＤＤＲ４－２４００－３２ＧＢ
ＳＳＤ１ＷＤＳ１２０Ｇ１Ｇ０A(Windows10)デュアルブート用
SSD2SDSSDA-240G-J26(Ubuntu)
ゲーマーやビットコインのマイニングのパソコンと同じ仕様。

インターネットはADSLから光回線へ変更。かなりの容量のOSイメージ、アドインやパッチ（GB単位）を当てる為ADSLだと一晩以上掛かる為。
今後AIのフレームワーク、ライブラリー、機械学習のモデル（学習結果）も随時ダウンロードとセッティング。
ここに今回開発の時間を割く事になります。リナックスやPythonを学習しながら。

今年参加したMaker Faire Tokyo2018で展示したグチョキパーの3つのクラスをこのマシーンで今回約4,500枚のデータを使い4万回の計算の繰り返しで、大体6時間（GTX 1080 Ti）ぐらい必要でした。その感グラフィックボードはドライヤーの様に１５００w位でフル稼働です。家の電気代が心配。。。
写真の緑に囲まれた物がGPU、CPUのヒートシンク（写真の光ってる所）のファンも入れると5つのファンもそれぞれのチップと共にフル稼働。
AIに慣れた人にお願いしてクラス分け、ラベリング、教師データーと学習データーに分けのに数日。これが出来る様になるのがゴール（半年）は掛かると考えます。

会社でPCの仕様は上記を使ってから検討してより使い勝手の良いものにする予定。
購入して使えないといきなり高価な文鎮になるので取扱い方法に自信ができるまで保留。

このパソコンが開発の基準になります。
この構成のシステムが具体的になにをするかを説明しながら進めて行きます。
AIや機械学習についても少しずつ分かりやすく説明出来る様にします。