対決！RTX 2080Ti SLI vs Google Colab TPU ～PyTorch編～ - Qiita
RTX 2080Tiを2枚使って頑張ってGPUの訓練を高速化する記事の続きです。TensorFlowでは複数GPU時に訓練が高速化しないという現象がありましたが、PyTorchを使うとRTX 2080Tiでもちゃんと高速化できることを確認できました。これにより、2GPU時はTensorFlowよりも大幅に高速化できることがわかりました。 前回までの記事 対決！RTX 2080Ti SLI vs Google Colab TPU ～Keras編～ TensorFlow/Kerasでchannels_firstにするとGPUの訓練が少し速くなる話 ハードウェアスペック GPU : RTX 2080Ti 11GB Manli製×2 SLI構成 CPU : Core i9-9900K メモリ : DDR4-2666 64GB CUDA : 10.0 cuDNN : 7.5.1 PyTorch :
対決！RTX 2080Ti SLI vs Google Colab TPU ～Keras編～ - Qiita
RTX 2080Tiを2枚買ったので、どれぐらいの性能が出るかColabのTPUと対決させてみました。さすがにRTX 2080Tiを2枚ならTPU相手に勝てると思っていましたが、意外な結果になりました。 スペック GPU側 GPU : RTX 2080Ti 11GB Manli製×2 SLI構成 CPU : Core i9-9900K メモリ : DDR4-2666 64GB CUDA : 10.0 cuDNN : 7.5.1 TensorFlow : 1.13.1 GPUだけで30万円以上はします。2019年5月現在、ディープラーニングの環境構成としては相当強い部類です。GPUは1個250Wなので、GPU2枚をフルに動かしただけで500W近い電力消費が加算されます。 GPUの場合は、「ELSA GPU Monitor」を使って、GPUのロードや消費電力をモニタリングします（5秒ごとCSV
[最新論文]Octave Convolution（OctConv）を試してみる - Qiita
Goodfellow先生が紹介していた面白い手法。シンプルかつ強力なCNNの計算コストの削減手法。精度も上がるらしい。サクッと実装できちゃったので試してみました。 OctConv is a simple replacement for the traditional convolution operation that gets better accuracy with fewer FLOPs https://t.co/5CSylHVdA2 pic.twitter.com/kTK96gNj1i — Ian Goodfellow (@goodfellow_ian) April 15, 2019 元の論文 Y. Chen, H. Fang, B. Xu, Z. Yan, Y. Kalantidis, M. Rohrbach, S. Yan, J. Feng. Drop an Octave: R
![[最新論文]Octave Convolution（OctConv）を試してみる - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/fb6d262972e50fc0b131f14db5217b905e0ccfa2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCJUU2JTlDJTgwJUU2JTk2JUIwJUU4JUFCJTk2JUU2JTk2JTg3JTVET2N0YXZlJTIwQ29udm9sdXRpb24lRUYlQkMlODhPY3RDb252JUVGJUJDJTg5JUUzJTgyJTkyJUU4JUE5JUE2JUUzJTgxJTk3JUUzJTgxJUE2JUUzJTgxJUJGJUUzJTgyJThCJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz00N2E4ODU4YTQxYWY5ZTAzZmVkMzIyMjM3NDQxNGYyNQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBrb3NoaWFuMiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9MDY5YTFmNmVlMjkxZjI2OGZhMDBmZWFlNGRkYzNlZmQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Df1d839cdb45af674ec3ef9eec8a8f34e)
GoogleがPerfumeのライブに技術提供した「Reframe Visualization」をKeras/Scikit-learnで再現する - Qiita
GoogleがPerfumeのライブに技術提供した「Reframe Visualization」をKeras/Scikit-learnで再現するPython機械学習scikit-learnKerasNK-POP Perfumeが紅白歌合戦でディープラーニングについて言及して話題になりましたが、それに関連する技術がGoogleのブログで公開されていたので再現してみました1。本来はColud Vision APIを使ったとのことですが、精度や速度を犠牲にすれば、普通のPCかつ1人でも実装できてしまいます。その方法を書いていきます。 訂正：Googleが使ったではなく、正しくはライゾマティクスに使っていただいただとのことです。失礼いたしました2。タイトルも訂正いたしました。 元ネタ こちらのブログに詳しく書かれています。 Perfume とライゾマティクスの新たな試みを支える Google の機
Google ColaboratoryのTPUを試してみる
TL;DR ColabのTPUを使って今すぐCNNを試してみよう。ものすごい速いぞ。 はじめに 9/26夜、Google Colaboratoryユーザーに激震が走った。 ハードウェアアクセラレータにTPUが使えるようになってる！？TPU(Tensor Processing Unit)凄さはこのニュースを見れば恐ろしいほど伝わってくる。 COOL Chips 21 - GoogleのWebサービスを支える「TPU」 https://news.mynavi.jp/article/20180424-621091/ TPU v1はIntelのHaswell CPUとNVIDIAのK80 GPUと比較すると、性能は15～30倍、電力効率は30～80倍になっているという。 NVIDIA K80は現在ColabのGPUアクセラレータとして用いられているGPUだ。もしこの15～30倍という値が本当なら、
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