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AWSでChainer動かすならcuDNNが最初から入っている環境が楽。 - Qiita
AWSでChainerを動かすのが流行っているようなので下記を参考にして私もやってみましたが - http://qiita.com/unnonouno/items/78ca98cf4911b5135c6f - http://qiita.com/RyotaKatoh/items/989c914ad5be123352f1 NVIDIAの Amazon Linux AMI with NVIDIA GRID GPU Driver が簡単ということでしたがChainerのインストールはすんなり出来たものの、サンプルプログラミングを実行したところ、cuDNNが入っていないというエラーが出てGPUが使えませんでした。 cuDNNをインストールするにはNVIDIAにユーザ登録が必要ということなので導入の敷居が高いと思い、別の環境を探したところ、以下の環境を見つけました。(AWS Marketplaceで"
MXNetをAmazon Deep Learning AMIとスポットインスタンスのGPUで試してみる | DevelopersIO
はじめに ディープラーニングフレームワークであるMXNetを、Amazon Deep Learning AMIとGPUインスタンスで試してみました。あらかじめ用意されているAMIを使うことで、インストール作業を全くすること無しに、すぐに動作させることができます。ディープラーニングに必須アイテムとも言えるGPUですが、スポットインスタンスを使えばお安く試すことができます。 Deep Learning AMI GPUを使ったディープラーニングをすぐに使えるようにするDeep Learning AMIが提供されています。以下のように、たくさんのディープラーニングフレームワークがあらかじめインストール済みとなっています。 MXNet Caffe Caffe2 TensorFlow Theano CNTK Torch Keras これらのフレームワークに加えて、GPUを使うためのCuda関連のドライ
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GitHub - Netflix/aminator: A tool for creating EBS AMIs. This tool currently works for CentOS/RedHat Linux images and is intended to run on an EC2 instance.
