実験環境の解説
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1. IED で，必要なもの
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特に必要ありません．
IED の環境では，Web ブラウザを用いて，IEDの裏側にいるGPUサーバーとつなぎ，計算をしてもらうという
操作を行います．
具体的には，

* Firefox などの Web ブラウザ(Linux 準拠)
* GPU サーバー(IED 側で準備済み)
* GPU サーバーがアクセスできるファイルシステム(IED 側で準備済み，後述でファイルの置き場所指定)
* 演習を提供する jupyter notebook を解釈できる環境(IED 側で準備済み)

となります．
逆にいままで VScode などで書いてた人は，手間が増えるかもしれません．
自分でGPU持っていて，環境をつくれるのであれば問題ないですが．．．

なお Google Colab とかでも演習はできると思いますが，Colab は使えば使うほど遅いTPUに
割り当てられる傾向が見られるので，長時間の無料使用枠での実験はお勧めしません．


2. IEDでJupyterHub を使うための準備
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この実験では，Webブラウザを介して `python` での実験を行います．
そのための環境は `Jupyter notebook` を用います．
前期のプログラミング言語実験 `python` で行った環境とほぼ一緒です．

ちょっと違うのは `Jupyter` を提供してくれるのが計算機(GPU)サーバになっている点です．
(前期の実験は，各端末がサーバだった)
このため IED の GPU サーバーをホストとして `JupyterHub` と呼ばれるサービスにアクセスします．


IED で `JupyterHub` を使うためには，まず， `Jupyter` のノートの保管場所を作る必要があります．
これは，各アカウントホームディレクトリ下にある． `~/notebook` フォルダが指定されています．


3. Jupyter による実験
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この実験では，いずれの課題もGPUを数時間専有することが必要になってきます(特に後半の実験).
これらの GPU サーバへは，Web を解してアクセスし，実験は Jupyter notebook を用いることになります．
授業内で説明するルールでGPU を割り振りたいと思います．

なお GPU の空きに関しては

* 実験1組 http://gpu1.ied.inf.uec.ac.jp/?g=1
* 実験2組 http://gpu1.ied.inf.uec.ac.jp/?g=2

を確認してください．

ガイダンスで説明したGPUサーバーを選択してください．
すると，Sign in ウィンドウが開きますので，ここで，
大学アカウントのユーザー名とパスワードを入れてください．

このとき，前述の `~/notebook` ディレクトリがないとエラーが起きます．

適当に Jupyter notebook を作ると `~/notebook` ディレクトリにファイルができるので
確認してください．

また，GPU がどうしても確保できない場合の措置として，CED のGPUサーバを使うことも可能です．
CED のGPUサーバは以下のURLからアクセスできます．

* CED GPU サーバー http://gpu01.ced.cei.uec.ac.jp/