さくらの高火力コンピューティングで100種類の画像識別をする | さくらのナレッジ
さくらインターネット 技術本部アプリケーション アルバイトの伊東道明です。 現在、ディープラーニングを用いた画像認識精度が人間を超えるほどの精度を出していて、とてもホットな話題となっています。画像認識とは、たくさん画像がある中で、これは○○の画像、これは○○の画像と認識することで、私たち人間はごく普通に行なっています。ですが、これをコンピュータに行わせようとすると、とても難しい問題になります。 例えば、以下の写真を見てください。 この写真は、猫の写真でしょうか？それとも犬の写真でしょうか？ 私たちは耳の形や色、毛、尻尾の形等の特徴から「猫の写真」と認識することができます。ですが、これをコンピュータに認識させるためには、自分でそれらの特徴を取ってきて、その特徴をもとに犬ではなく猫であると識別させる「識別器」が必要があります。この識別器を作るために、様々な手法が提案されてきましたが、どれも人
GPUの実効性能を上げるDynamic ParallelismとHyper-Q(1) GPUの実効性能を上げるDynamic ParallelismとHyper-Q
NVIDIAのKepler GPUでは、Dynamic ParallelismとHyper-Qという新機能が搭載された。従来、この機能が使えるGPUは、Top500 1位のTitanスパコンなどに使われているK20とK20Xという科学技術計算用のアクセラレータボードだけであったが、2013年2月に発表されたコンシューマ向けのGeForce GTX Titanでもサポートされ、1000ドル以下のGPUボードでDynamic ParallelismとHyper-Qが使えるようになった。 これは比較的安価なGTX Titanを搭載するPCやワークステーションで、Titanスパコンなどのソフトウェアの開発が可能になり、また、大規模なスパコンで開発された構造解析や薬剤シミュレーションなどのプログラムが(解ける問題規模は小さいが)ワークステーションで実行できるようになることを意味している。 GPUでの
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