AWS 深層学習 AMI は TensorFlow と Microsoft Cognitive ツールキット用の Volta GPU に対するより高速のトレーニングを提供します | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS 深層学習 AMI は TensorFlow と Microsoft Cognitive ツールキット用の Volta GPU に対するより高速のトレーニングを提供します Ubuntu と Amazon Linux の AWS 深層学習 AMI に最新バージョンの TensorFlow (1.5) と Microsoft Cognitive ツールキット (2.4) が含まれます。 これらのフレームワークは、NVIDIA CUDA 9 と cuDNN 7 ドライバーのサポートを提供します。これにより、ユーザーは Amazon EC2 P3 インスタンスに対応する V100 Volta GPU によりサポートされる複合精度のトレーニングを利用できるようになります。当社の Volta における TensorFlow 1.5 のテストでは、R
新インスタンス- NVIDIA Tesla V100 GPUを最大8個搭載したAmazon EC2インスタンス P3 | Amazon Web Services
各GPUは 5,120CUDAコアと640Tensorコアを備え、最大125TLOPSの混合精度浮動小数点演算、15.7TFLOPSの単精度浮動小数点演算、7.8TFLOPSの倍精度浮動小数点演算を可能とします。大きい２つのサイズでは、GPUはNVIDIA NVLink 2.0で相互接続され、最大300Gbpsデータレートで接続されています。これによりGPU間での中間結果やその他のデータのやりとりを、CPUやPCI-Expressを経由せずに高速に行うことが可能です。 Tensorコアとは？ このブログを書き始めるまで、私はTensorコアを聞いたことがありませんでした。大変有益なNVIDIA ブログの記事によると、Tensorコアは大きなDeep Neural Networkの学習や推論を高速化するために設計されています。各コアは、半精度(FP16)の4×4行列同士の積演算と、4×4の別
CPU/GPU/AWSでのTensorflow実行速度比較 - Qiita
この記事は Tensorflowを使って大量の画像データの学習をしています 収束までとにかく時間がかかるので学習環境をアップグレードしてきました 各環境でTensorflowの処理速度がどの位出たのかがベンチマーク的な意味合いを持ちそうなので公開しておきます OS含めて諸々環境のバージョン類が異なるのであくまで参考としてみていただければ 実行処理内容 Tensorflow上でCNNの最高峰、Inception-v3を使ってオリジナルの画像でトレーニングします 枚数は数十万オーダ（性能には影響しないはず） 1000カテゴリへの分類器 実行コマンドは下記 $ bazel-bin/inception/imagenet_train --num_gpus=[gpu数] --batch_size=32 --train_dir=/share/train/ --data_dir=/share/tfreco
クラウドで利用できるGPUを比較してみた
大柳です。 【2017/9/29追記】 2017年9月21日にGCPにNvidia P100 GPUのインスタンスがベータで追加されました。 【2017/7/31追記】 2017年7月13日にAWSにG2インスタンスの後継としてG3インスタンスが新たに追加されました。 ※東京リージョンではまだ提供開始されておりません。(2017年7月現在) 2017年5月にAWSで東京リージョンでもP2インスタンスが利用可能になりました。 2017年5月に、AzureでNVシリーズの東日本リージョンでの提供が開始されました。 先日、GCP(Google Cloud Platform)でGPUインスタンスが利用可能になったと発表されました。GCPの対応によりAWS、Azure、GCPの主要なクラウドでGPUインスタンスが出揃った形になります。 GPUインスタンスは機械学習や科学計算などHPC(high-pe
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