GitHub - NVIDIA/gpu-rest-engine: A REST API for Caffe using Docker and GoYou signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
NVIDIA 社提供の AMI で DeepLearning - Qiita
更新履歴 [2017/03/08] AWS 公式 Deep Learning AMI v2 リリース！ CUDA 8.0 になり、TensorFlow v1.0.0, MXNet v0.9.3 など Deep Learning に便利な AMI NVIDIA 提供 NVIDIA CUDA Toolkit 7.5 on Amazon Linux NVIDIA DIGITS 4 on Ubuntu 14.04 2016/09 末に公開された模様。 自分で CUDA をインストールしたことがある方ならわかると思いますが、NVIDIA の GPU ドライバから始まり、CUDA をインストールするのはなかなかの手間でした。（まあ、一度 AMI を作ればってのはありますが） この AMI を使えば、ものすごく簡単にサーバが使い始められます！ AWS 提供 Deep Learning AMI Amazo
AWS Marketplace: Deep Learning AMI with Source Code (CUDA 8, Amazon Linux)
Product Overview Comes with deep learning frameworks configured with CUDA 8. Includes Apache MXNet, Caffe, Caffe2, TensorFlow, PyTorch, Theano, CNTK, Torch and Keras. THIS AMI IS NOT UPDATED ANYMORE. For latest AMI, go to: https://aws.amazon.com/marketplace/pp/B077GF11NF Release tags/Branches used: MXNet 0.11.0 TensorFlow 1.3.0 Keras 2.0.8 with TensorFlow as default backend Keras 1.2.2 (DMLC fork)
石川県の和倉温泉に合宿に行った - ✘╹◡╹✘
温泉地での開発合宿、通称シバ温泉ソンを敢行した。 予習 和倉温泉のある能登半島はアニメ『花咲くいろは』の舞台となった場所と聞いていたので、前日にTSUTAYAに入会してDVDを全巻借りて観ておいた。 京都駅から和倉温泉駅 サンダーバードに乗って終点まで行くと和倉温泉駅に着きます。最近だと新幹線で金沢まで行けるので、東京からも早い。意外と混んでいるので、デッキで立つ羽目になりたくなければ指定席を取っておいたほうが良い。ネットでJ-WEST会員になって早めに予約しておくと1000円ぐらい安くなります。 和倉温泉駅周辺 駅から温泉街までの数kmはこういう感じで、半島の海沿いにホテルが立ち並んでいる以外は、なんというかこう、土地が余っている。道の脇にいきなり70度の湯が湧き出ていたりする。 鳥 温泉卵を大量に抱えたわくたま君という恐ろしいキャラが居る。公園の奥に行くと海が見える足湯がある。 温泉街
はてなブックマークiOS SDKの開発を終了します - はてなブックマーク開発ブログ
いつもはてなブックマークをご利用いただき、誠にありがとうございます。 これまでご利用いただいておりました「はてなブックマークiOS SDK」は、2017年1月末を持ちまして開発を終了させていただきます。 今後SDKの利用は非推奨としますが、オープンソースソフトウェア（OSS）としてGitHubでのリポジトリ公開は続け、CocoaPodsでの導入も可能です。しかしながら、今後はてなによる機能追加やバグ修正、iOSのアップデートに伴う改修などのサポートは原則行いません。 APIは引き続きご利用いただけます 本SDKは2013年8月から、iOSアプリにはてなブックマークの機能を簡単に埋め込むために提供しておりました。その後、iOS 8におけるApp Extensionのサポートといったプラットフォーム側の事情が変化したことや、SDKの利用状況などから、その役目を終えたと判断して開発を終了させてい
はてなブックマークボタンが2017年2月から新しくなります - はてなブックマーク開発ブログ
はてなブックマークボタンの新たなボタンタイプを2月上旬に追加予定です。またこれに伴い、現在のはてなブックマークボタン（2012年以降バージョン）のデザインを変更する予定です。すでにブログやサイトなどに設置されているボタンのデザインは自動的に最新版へ変更される予定ですので、ユーザーがタグの再設定をする必要はありません。 新たに加わるボタン 新たなボタンタイプは、スマートフォンでも利用しやすいデザインになっています。また今後は、ボタンタイプごとに幅や高さのカスタマイズが可能になる予定です。 新しいボタンタイプ カスタマイズ例 デザイン変更を行うボタン これまでのはてなブックマークボタンのデザインを、他サービスボタンのテイストに合わせて変更する予定です。バーティカル型のボタンは高さに変更（→ height:40px）があります。 左: これまでのボタン / 右: 新しいボタン 今後とも、はてなブ
Deep learning用のハードを用意する - 論理 Hertz Club Band
今年（２０１５年）に入り，いっきに一般の単語となった観があるDeep learning（深層学習）． 流行語大賞の候補に入りそうな勢いです． Google Trendsにて日本での「Deep learning」「深層学習」の検索数推移を見てみました． 2014年後半から右肩上がりの角度が急になっています． ちなみに国別で見てみたのが下図．最大５カ国まで同時表示できますので，各国見てみました． 中国が多い．たしかにこの前のDeep learningを使った認識コンテストでも，TOP10に中国の大学があちこち入っていました． しかしアメリカと比較してもこんなに多いのはなぜ？グラフが急激に下がっているのも意味不明． 話がそれましたが，とにかくDeep learningもここまで一般化すると今更やっても遅い感があります．しかし，始めなければチャンスもありません．まだ可能性はあると思います． そこで
Fastly に入社しました
Summary in English: Joined Fastly, will continue my work on H2O there as an open-source developer. 2017年1月1日付で、Fastly 社へ転職したので報告いたします。 過去５年間、DeNA では R&D 的な立場から、様々な基盤的ソフトウェア（オープンソースになったものもありますし、クローズドなものもあります）の開発に携わってきました。 最近２年間は、同社のゲーム用サーバに端を発するオープンソースの HTTP/2 サーバ「H2O」の開発に従事してきましたが、その実装品質が高く評価され、世界有数のコンテンツ配信ネットワーク（CDN）である Fastly で採用された他、大規模なウェブサービス事業者で採用にむけた動きが進むなどの成果が出つつあります。 また、H2O における実装経験をもとに、H
「やりたくないこと」を「やりたいこと」に変えるために、12年続けた研究職からエンジニアになりました。 | Wantedly Engineer Blog
Engineer / Programmer 平和を愛するエンジニアに転職しました。 大学で機械学習や遺伝的アルゴリズムといったマニアックなことを学んできましたが、人に使ってもらえるサービスに活かしていきたいです。 最近Raspberry Piをいじるのが楽しいです。チェロ弾きます。 機械学習の研究に捧げた12年間の大学時代Wantedlyに入るまでは、大学で研究職をやっていました。分野は機械学習を応用した最適化とか知識抽出のような研究を行っていて、学部・院生・ポスドクも含めると社内では1番大学にいた人だと思います。12年くらいですかね。 大学院時代にやっていたことの1つに、機械学習を使ってコンピュータに読み込ませた楽譜をまるで人間が演奏しているように演奏させる研究がありました。このときに作ったプログラムは人がたくさん演奏を聴いて点数をつけると少しずつ良くなっていくシステムだったんですね。そ
AMD、機械学習向け新GPU「Radeon Instinct」を発表 - 最上位は"Vega"採用
AMDは、米国時間の12月12日、機械学習に最適化したGPUの新シリーズ「Radeon Instinct」を発表した。同シリーズは、AMDが新たに追加した機械学習などに向けたオープンソースのライブラリであるMIOpen(Machine Learning Open)を活用するとともに、深層学習(ディープラーニング)に最適化したフレームワークとなるAMD ROCm(Radeon Open Compute platform)と組み合わせることで、より高度な機械学習ソリューションを構築できるとしている。 本稿では、12月8日に米カリフォルニア州ソノマで開催された、報道関係者向け事前説明会のAMD Tech Summitにおける発表やデモをもとに、この最新ソリューションの特徴を紹介する。
Advanced Micro Devices, Inc. - AMD Home Page
製品 プロセッサ アクセラレータ グラフィックス アダプティブ SoC、FPGA & SOM ソフトウェア、ツール、アプリケーション
About NVIDIA
Tesla P4とP40アクセラレーター、45倍速いAIを実現 TensorRTとDeepStreamソフトウェアが動画推論のAIを促進 2016年9月13日－中国・北京－GPUテクノロジ・カンファレンス（中国）－NVIDIAは本日、新たなPascal™アーキテクチャをベースにしたディープラーニング・プラットフォーム、GPUアクセラレーターNVIDIA® Tesla® P4とP40、さらに新しいソフトウェアを発表しました。これにより、人工知能（AI）サービス向けの推論を生成するワークロードの高速化において、効率やスピードが大幅に向上します。 音声起動アシスタントやスパムメール・フィルター、さらに映画や製品をお勧めするレコメンデーション・エンジンなど、現在のAIサービスはますます複雑になっており、(1)年前のニューラル・ネットワークと比べ最大で10倍の演算を必要としています。現在のCPUベー
西川善司の3DGE：「GeForce GTX 1080」とはどんなGPUか。そのアーキテクチャをひもとく
西川善司の3DGE：「GeForce GTX 1080」とはどんなGPUか。そのアーキテクチャをひもとく ライター：西川善司 カメラマン：佐々木秀二 北米時間2016年5月6日，NVIDIAは，米オースティン市で開催されたLANパーティーイベント「DreamHack Austin」に合わせ，新世代GPU「GeForce GTX 1080」（以下，GTX 1080）と，その下位モデルとなる「GeForce GTX 1070」（以下，GTX 1070）を発表した。 GeForce GTX 1080 Founders Edition実機 Jonah M.Alben氏（SVP, GPU Engineering, NVIDIA） 筆者の連載バックナンバー「NVIDIAが『GeForce GTX 1080』の発表会で語ったこと，語らなかったこと」でも指摘したとおり，発表時点でNVIDIAは詳しいアーキ
Word2Vec：発明した本人も驚く単語ベクトルの驚異的な力
Word2Vecとは Word2Vecで演算処理する Word2Vecとニューラルネットワーク Word2Vecの仕組み CBoW Skip-gram Word2Vecを応用することができる分野 レコメンド 機械翻訳 Q&A・チャットボット 感情分析 Word2Vecの弱点 Word2Vecの派生系や類似ツール GloVe WordNet Doc2Vec fastText まとめ 参考 世界中のWebサイトの数は2014年に10億件を超えたようだ。そして、Facebookのユーザー数だけでも16億人を超えている。 そして、そのいずれもコンテンツの中身の大部分はテキストから成り立っていることだろう。 ということは、莫大に増大し続けるネット上のデータのほとんどはどこかの国の言葉だってことだ。世界中の人が毎日テキストデータを生成し続けたことはこれまでの歴史上無かったんじゃないだろうか。 もしそん
機械学習とデータ分析を支えるAWSとGCPを利用したマルチクラウドアーキテクチャのお話 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、CTOの今村です。 先日弊社のiQONが3年連続でGoogle Play「2016年ベストアプリ」に選ばれました。また、今回ベストイノベーティブ部門の大賞を受賞しました。 イノベーティブ部門ということなので、Androidアプリの品質だけでなく、アプリの中にある様々な機能の技術的な取り組みも評価してもらった背景があるのかなと個人的には感じています。 さて、ちょうど先日Minami Aoyama Night #1にて、弊社のデータまわりのアーキテクチャについてお話させていただく機会がありました。 今回は2016年12月時点での、機械学習とデータ分析を支えるAWSとGCPを利用したマルチクラウドアーキテクチャについて紹介したいと思います。 最近のデータまわりの取り組み 今年になってからVASILYは過去のテックブログでも紹介したように、データまわりの取り組みを一層強化して
ロリポップ
※ 月額利用料金を各プランで利用可能な容量で除して算出した使用できる容量1GBあたりの価格の低さ。2024年2月15日時点。自社調べ。 HostAdvice.comでのシェア上位3社のサービスサイト内で公開されている、最も価格の安いプラン、最も長期の契約期間の1GBあたりの月額費用を算出し比較
Rubyでディープラーニング - Qiita
背景 現在、TensorFlow、Chainer他多数のDeepLearning用ライブラリが公開されています。 本格的なアプリケーションで使うには実行スピード、クオリティ、拡張性、ドキュメント、コミュニティの充実等多くの面で、それらの中から選択して使用するのが鉄板な状況です。もちろん、私もメインではそれらを使わせてもらっています。これらのライブラリ、例えばtensorFlowではcomputatoin graphを構築、operationを追加してそれを実行というイメージで（行列、数式で取り扱うイメージ）、根底にある古典的なニューロンの結合という考え方が隠されている気がします。むしろ、そのことは忘れて突き進んでしまっても良い気はしますが、自分の理解を深める意味でもニューロン指向でスクラッチからニューラルネットワークを書いてみました。 使用言語は機械学習分野ではPythonに残念ながら遅れ
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AWSでGPUも安く大量に使い倒せ
GitHub - jcjohnson/cnn-benchmarks: Benchmarks for popular CNN models
Effective Face Frontalization in Unconstrained Images
【笠原一輝のユビキタス情報局】 加速するIntelの深層学習ソリューション ～Lake CrestはGPUキラーに
Build Image Classification service with Amazon ECS and GPU instances
Cloud GPUs (Graphics Processing Units) | Google Cloud
Google Cloud、2017年よりGPUを利用可能に
The Battle of the TITANS – Pascal TITAN X vs. Maxwell TITAN X
Swift 3.1が開発の最終段階に
Amazon、AWSの深層学習フレームワークとしてMXNetを選択
GitHub - krzysztofzablocki/Sourcery: Meta-programming for Swift, stop writing boilerplate code.
高火力コンピューティング | さくらインターネット
视觉信息处理与学习研究组网站
GitHub - seetaface/SeetaFaceEngine