3. Convolutional Networks / L1. Cloud Computing - Amazone Web Services

Amazone Web Services

 - deep neural network를 학습하고 평가하는것은 막대한 계산을 필요로 한다.

 - 적절한 규모의 데이터셋의 경우 로컬상의 CPU에서 네트워크를 학습시킬 수 있지만

 - epoch의 수, 신경망의 크기 및 기타 요소들에 따라 수십분에서 수시간이 걸릴수도 있다.

 - 따라서 적절한 대안으로 병렬처리를 지원하는 GPU(Graphics Processing Unit)를 통한 환경에서 학습하는것이다.

 - 내장 NVIDIA GPU가 있는 컴퓨터가 없다면 대안으로 Amazon EC2를 사용하는것을 추천한다.

 - 현재 동일한 기능을 하는 클라우드 서비스 공급업체들이 많이 있지만, EC2는 배우는 입장에서 사용하기 가장 무난하다.

 - 아마존 서버를 이용하여 밑바닥에서 부터 신경망 네트워크를 돌리는것 까지 진행을 해보자.

 - 참고로 Amazon EC2를 사용하는방법에 대해 알아볼 것이기 때문에

 - 자체 GPU 또는 CPU를 사용할 계획인경우는 예외로 둔다.

Create an AWS Account

 - aws.amazon.com 에서 AWS 계정을 생성한다.

 - 기본적인거로 생성하면 됨

View Your Current Limit

 - AWS(Amazon Web Services)에는 EC2(Elastic Compute Cloud)라는 서비스가 있는데,

 - GPU가 달린 가상 서버(인스턴스 라고도 불림)를 돌릴 수 있는 환경을 제공해준다.

 - 이렇게 달린 GPU 인스턴스를 "p2.xlarge" 라 부른다.

 - 이 AMI(Amazon Machine Image)를 사용하여 인스턴스의 운영체제를 설정하고 

 - 미리 설치되어 제공되는 소프트웨어들을 사용하게 될 것이다.

 - AMI를 사용하기 위해 AWS 지역을 아래의 것 중 하나로 설정하여야 한다.

 - AWS 지역을 설정해준 뒤, 여기 에서 EC2 서비스제한을 확인해보자.

 - 이 중, p2.xlarge 인스턴스 타입의 current limit을 확인한다.

 - 기본적으로 AWS는 사용자가 실행할 수 있는 p2.xlarge 인스턴스 수에 제한을 0으로 걸어둬서

 - 이 인스턴스를 실행할 수 없다.

Submit a Limit Increase Request

 - p2.xlarge 인스턴스의 한계가 0이면 인스턴스를 시작하기전에 이 한계를 늘려줘야한다.

 - EC2 Service Limits 위 페이지에서 "p2.xlarge" 우측 "사용량 제한 증가요청"을 클릭

 - 비용이 청구되는것 처럼 보이는 페이지가 열리지만, 한도를 증가시키는것에 대해서는 비용이 청구되지 않는다. 

 - 다만 인스턴스를 실제로 실행하게 될 경우 비용이 청구된다.

 - 서비스 요청 양식을 위와같이 설정해준다.

 - New limit value의 값은 1로 설정해두었으나 원한다면 더 늘려도 된다.

 - 이전에 AWS에서 한번도 어떤 종류의 인스턴스도 실행한 적이 없는 경우 Limit increase를 승인하기 전에

 - 인스턴스를 작성하여 계정을 초기화하라는 이메일을 AWS로부터 받을 수 있다.

 - AWS가 한도 증가를 승인할 때 까지 시간이 소요되므로 승인이 되었음을 통보받기 전 까지 기다려야함.

Apply Credits

 - 신경망 네트워크를 학습하기 위해선 AWS 크레딧을 받아야 한다.

 - 여기 서 promo code를 입력하여 갱신해주면 됨.