趣味でディープラーニングするための GPU 環境を安上がりに作る方法 - Qiita
趣味でディープラーニングで遊ぶために GPU マシンを使いたい。 GPU は本当にすごくて、自分の MacBook Air で 2 時間かかるような学習が GPU を使うと 5 分足らずで終わる。CPU だけでディープラーニングするのは馬鹿馬鹿しいという気持ちになる。 しかし自宅に GPU マシンを組んだとしても四六時中計算し続けるわけでもないからもったいないし、ここはクラウドサービスを活用して安く済ませたい。1 さらに、最近では Docker コンテナ内から GPU を利用することができる NVIDIA Docker という Docker プラグインがあり、これを利用することで GPU マシンの環境を汚すことなく好きなだけ学習環境を立ち上げることができる。 今回は Amazon EC2 の GPU インスタンスと NVIDIA Docker を使って趣味用のディープラーニング環境を作った
Amazonがオープンソースで公開したディープラーニングのライブラリ「DSSTNE」を使ってみる - Qiita
DSSTNEとは？ DSSTNEは、Deep Scalable Sparse Tensor Network Engineの頭文字を並べたもので、読み方は“Destiny”と読むらしい。 なぜ今アマゾンがDeep Learning(DL)のオープンソースを発表したのか？ DSSTNEは、既存のDeepLearningのオープンソースよりも、データがSparse(疎)なときに高いパフォーマンスを示すため、Amazonのように大量の商品データ、ユーザーデータを持ち、その二つのオブジェクトが購買、評価などの行動をした行動データを持つような疎行列データを持つ場合に強いDeapLearningのオープンソースと言える。 スパース(疎)行列データとは？ 疎行列（そぎょうれつ、英: sparse matrix）とは、成分のほとんどが零である行列のことをいう。 スパース行列とも言う。 有限差分法、有限体積法
Netflix: Deep LearningのインフラをAWS上で構築する - ワザノバ | wazanova
http://techblog.netflix.com/2014/02/distributed-neural-networks-with-gpus.html 2 comments | 0 points | by WazanovaNews ■ comment by Jshiike | 1日前 脳の神経細胞の仕組みを模したニューラルコンピューティングを利用した機械学習の分野であるDeep Learning (深層学習)は、Googleなども取り組んでいてホットなトピックですが、Netflixはその成果をどのように利用しようとしているかはまだ具体的に公表はしていません。パーソナライゼーション関係のようですが詳細は不明。しかし、そこはNetflixらしく今回は、Deep Learningを活用したい企業のために、AWSを利用したインフラ構築の取り組みを紹介してます。 従来の事例は専用のハードウェ
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