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
高速な研究開発を支えるGPU計算機環境 - クックパッド開発者ブログ
研究開発部の染谷 ( @ayemos_y ) です。好きな ImageNet のラベル(Synset)は "Eccentric, eccentric person, flake, oddball, geek" です。 クックパッドの研究開発部は2016年7月に発足し、現在はアルバイトを含め13名の体制となっています。その中で、こちらの記事でも紹介されている料理／非料理判別モデルを開発するなど、機械学習／ディープラーニング分野に特に力を入れて取り組んでいます。 最近は、モデルを開発し改善する手法などについて多くの情報にアクセス出来るようになり、このような技術をプロダクトに応用していきたいという気持ちが高まっている現場が多いかと思います。しかし一方で、分析の為のデータへのアクセスや画像認識モデルの実装や実験を行うためのGPU環境の整備など、現場の都合に対応するコストによって開発の勢いが鈍化して
New – Next-Generation GPU-Powered EC2 Instances (G3) | Amazon Web Services
Each GPU supports 8 GiB of GPU memory, 2048 parallel processing cores, and a hardware encoder capable of supporting up to 10 H.265 (HEVC) 1080p30 streams and up to 18 H.264 1080p30 streams, making them a great fit for 3D rendering & visualization, virtual reality, video encoding, remote graphics workstation (NVIDIA GRID), and other server-side graphics workloads that need a massive amount of paral
AWSのGPUインスタンスでTensorFlowを動かす - Qiita
以下の環境で試したので、インストール時の作業記録を残しておきます。 Mac OS X CPUのみ Amazon web service(AWS) GPUあり なお、TensoFlowはWindowsで動作しません。TensorFlowが採用しているGoogle製のビルドツールBazelが、LinuxとMacのみの対応です。手元にMacかLinuxマシンが無ければ、AWSでUbuntu環境を用意するのが簡単だと思います。 Mac OS X CPUのみで動作するパッケージをインストールしました。最もお手軽です。 スペック - MacBook Pro (Retina, 15-inch, Mid 2014) - CPU: 2.2 GHz Intel Core i7 - メモリ: 16 GB 1600 MHz DDR3 公式ドキュメント通りpipでパッケージを導入。 $ sudo easy_inst
Amazon EC2 の新しい P2 インスタンスタイプ – 最大 16 GPU | Amazon Web Services
インスタンスはすべて 2.7 GHz で実行している Intel の Broadwell プロセッサで AWS 固有バージョンを使用しています。p2.16xlarge は C ステートと P ステートのコントロールを可能にするほか、1 コアまたは 2 コアで実行している場合に 3.0 GHz まで高速化することができます。 GPU は CUDA 7.5 以上、 OpenCL 1.2 と GPU コンピューティング API をサポートします。p2.8xlarge と p2.16xlarge の GPU は一般的な PCI fabric 経由で接続します。これにより低レイテンシーのピアツーピア でのGPU間の転送を可能にします。 インスタンスはすべて新しい Enhanced Network Adapter を使用します (ENA – 詳しくは「Elastic Network Adapter –
New P2 Instance Type for Amazon EC2 – Up to 16 GPUs | Amazon Web Services
All of the instances are powered by an AWS-Specific version of Intel’s Broadwell processor, running at 2.7 GHz. The p2.16xlarge gives you control over C-states and P-states, and can turbo boost up to 3.0 GHz when running on 1 or 2 cores. The GPUs support CUDA 7.5 and above, OpenCL 1.2, and the GPU Compute APIs. The GPUs on the p2.8xlarge and the p2.16xlarge are connected via a common PCI fabric. T
Distributed Neural Networks with GPUs in the AWS Cloud
by Alex Chen, Justin Basilico, and Xavier Amatriain As we have described previously on this blog, at Netflix we are constantly innovating by looking for better ways to find the best movies and TV shows for our members. When a new algorithmic technique such as Deep Learning shows promising results in other domains (e.g. Image Recognition, Neuro-imaging, Language Models, and Speech Recognition), it
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
CUDA 6.5 on AWS GPU instance running Ubuntu 14.04 - Seven Story Rabbit Hole
Sometimes awesome things happen in deep rabbit holes. Or not. Using a pre-built public AMI Based on the instructions in this blog post, I’ve created an AMI and shared it publicly. So the easiest thing to do is just use that pre-built AMI: Image: ami-2cbf3e44 for US-East or ami-c38babf3 for US-West (Ubuntu Server 14.04 LTS (HVM) – CUDA 6.5) Instance type: g2.2xlarge (if you skip this step, you won’
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Reddit - Dive into anything
http://expressionflow.com/2016/10/09/installing-tensorflow-on-an-aws-ec2-p2-gpu-instance/
Before you install Tensorflow on your Mac or your AWS, you must know !! – Tinyfool's blog