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
情弱だけどディープラーニングフレームワークCaffeを使ってみたい - Qiita
TL;DR← 下記の２記事を読めば終わり。 EC2でCUDAを使いたい GPUインスタンス上でDocker使ってCaffeしたい はじめに どうも、情弱太郎です。 最近、ディープラーニングという言葉は持て囃されていますね。 昔のビックデータのそれを思い出しました。 その辺のオジサン（sucks）が部下に『ほら、最近パソコンがネコ分かるようになった、あー、あれ、ドープラーニングだっけ？アレでなんかできないの？』って言われたときに対応できるようにしておきたくなったので、ディープラーニングしてみることにしました。 ディープラーニング、いろいろ実装があるみたいです。 最近だと https://github.com/NervanaSystems/neon これも良さげですが、使い方が全く分からないです。 なんだかんだでCaffeってのがドキュメントちゃんとしてる風なので、Caffeをやってみることに
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
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
