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🧠 NGC

本ドキュメントは、SuperPOD 環境において
NGC（NVIDIA GPU Cloud）の概要および利用方法をまとめたものです。

NGC は、NVIDIA が提供する GPU 向けのソフトウェア配布プラットフォームであり、
本環境では主に コンテナイメージの取得元として利用します。

■ NGC とは​

NGC（NVIDIA GPU Cloud） は、GPU を用いた計算・学習・推論向けに
最適化されたソフトウェア資産を提供するプラットフォームです。

主に以下を提供しています：

  • CUDA / cuDNN / TensorRT などの公式コンテナ
  • PyTorch / TensorFlow / RAPIDS などのフレームワーク
  • NVIDIA により検証済みの再現性の高い実行環境
  • 学習済みモデルや各種 SDK

👉 ポイント
「GPUで動かすために最適化された環境がそのまま使える」

■ 本環境での位置づけ​

SuperPOD 環境では、NGC を以下の用途で利用します：

  • コンテナイメージの取得元（nvcr.io）
  • 標準的な実行環境のベース

実際のコンテナ実行は、別ドキュメントで説明する
enroot などの仕組みを通じて行います。

■ 利用の前提​

NGC を利用するには、以下が必要です。

● アカウント登録​

  • SuperPOD 利用申請時に指定したメールアドレスでの NGC ユーザー登録

● NVIDIA クラウドアカウント / チームへの所属​

  • 管理者により、対象の NVIDIA クラウドアカウント / チームへ追加されていること

● 招待メールについて​

NGC への招待メールが届いていない場合は、運用窓口までご連絡ください。

  • 管理者にてチーム追加を実施
  • 招待メールを再送します

■ コンテナの探し方​

NGC では、用途ごとに最適化されたコンテナが公開されています。

主なカテゴリ：

  • CUDA ベース環境
  • PyTorch / TensorFlow
  • NVIDIA AI Enterprise
  • データサイエンス（RAPIDS など）

例：CUDA + cuDNN ランタイム​

nvcr.io/nvidia/cuda:13.0.2-cudnn-runtime-ubuntu24.04

■ コンテナ指定方法​

NGC コンテナは、以下の形式で指定します：

nvcr.io/<organization>/<image>:<tag>

例​

  • nvcr.io/nvidia/cuda:13.0.2-cudnn-runtime-ubuntu24.04
  • nvcr.io/nvidia/pytorch:24.02-py3
  • nvcr.io/nvidia/tensorflow:24.02-tf2-py3

■ よく使うコンテナ例​

用途コンテナ
CUDA ランタイムnvcr.io/nvidia/cuda:13.0.2-cudnn-runtime-ubuntu24.04
PyTorchnvcr.io/nvidia/pytorch:24.02-py3
TensorFlownvcr.io/nvidia/tensorflow:24.02-tf2-py3

■ 注意事項​

  • NGC コンテナはサイズが大きい（数GB〜数十GB）ため、ディスク容量に注意してください
  • プロジェクトごとに使用するコンテナを統一すると、再現性が向上します
  • タグ（バージョン）を明示的に指定することを推奨します（latest 非推奨）

■ 補足​

  • NGC は「実行環境そのもの」ではなく、環境を取得するためのプラットフォームです