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
Google、オープンソース機械学習ライブラリの最新版「TensorFlow 1.5」を発表
Google、オープンソース機械学習ライブラリの最新版「TensorFlow 1.5」を発表：使い勝手やモバイル対応、GPUサポートが向上 オープンソース機械学習ライブラリの最新版「TensorFlow 1.5」が公開された。「Eager Execution」「TensorFlow Lite」、GPUアクセラレーション対応の強化が特徴だ。 Googleは2018年1月26日（米国時間）、オープンソース機械学習ライブラリの最新版「TensorFlow 1.5」を公開した。「Eager Execution for TensorFlow」「TensorFlow Lite」、GPUアクセラレーション対応の強化が目玉として紹介されている。 Eager Execution for TensorFlow 現在プレビュー版が提供されているEager Execution for TensorFlowは、「D
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
Python: Keras/TensorFlow の学習を GPU で高速化する (Mac OS X) - CUBE SUGAR CONTAINER
Keras というのは Python を使ってニューラルネットワークを組むためのフレームワーク。 Python でニューラルネットワークのフレームワークというと、他にも TensorFlow とか Chainer なんかが有名どころ。 Keras はそれらに比べると、より高い抽象度の API を提供しているところが特徴みたい。 実のところ Keras はデフォルトで TensorFlow をバックエンドとして動作する。 バックエンドとしては、他にも Theano が選べるらしい。 今回は Keras で組んだニューラルネットワークを GPU で学習させてみることにした。 そのとき CPU と比べて、どれくらい速くなるかを試してみたい。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.12.3 BuildVersi
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