低火力ディープラーニングのための環境(自作ハード編) - studylog/北の雲
昨日こんなプレスリリースが話題になっていました。 www.sakura.ad.jp 高火力ですって。強そう。 ちょっと前にはこんなのも話題に。 ディープラーニング専用GPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」を構築｜ニュース｜広報情報｜株式会社ドワンゴ 現時点で世界最高性能となるMaxwell世代のCUDAコアを搭載したGPUサーバー100台程度で構成 凄い。強そう。 こういう記事を読んだ後に自分の足下で動いている機械をまじまじと眺めてみると、あまりの低火力に恥ずかしさすら覚えます。ワットチェッカーで測ってみると500Wにも満たないそうで、安物電子レンジレベル。まさに低火力。 低火力ディープラーニングのための自作ハード 企業や研究室にTitan4枚指し環境が整っているような人にとってはおもちゃみたいな環境かもしれませんが、私が使っている環境を晒しつつ、個人の趣味レベルで(プチ)ディープラーニ
Chainer1.4.0がリリースされました - studylog/北の雲
主にバグ修正、CuPy関係の機能追加のようです。 モデル構造変更、公式保存方法などの実装は一ヶ月後の1.5.0になりました。 主な変更点はこちら https://groups.google.com/forum/#!topic/chainer/bnfSQpAux7M https://github.com/pfnet/chainer/issues?q=milestone%3Av1.4.0+is%3Aclosed あまり変更点を追えていないのですが一応メモ。 Restore cuda.init() Restore cuda.init · Issue #456 · pfnet/chainer · GitHub 1.3.0でcuda.init()が必要なくなった関係で互換性が失われていました。 参考 chainerメモ10 AttributeError: 'module' object has no
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