![SSSSLIDE](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/161b2de6d8eceb6b26a9ffb1969f7844e5fdab0a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fsssslide.com%2Fogp.png)
レイテンシ[編集] レイテンシはSDR スイッチでは200ナノ秒、DDRスイッチでは140ナノ秒、QDRスイッチでは100ナノ秒程度である。エンド・ツー・エンドでは、Mellanox社のHCA (Host Channel Adapter) である ConnectX を用いた場合のMPIレイテンシで1.07マイクロ秒、Qlogic社の InfiniPath HTX を用いた1.29マイクロ秒、Mellanox社 InfiniHost IIIでは2.6マイクロ秒が観測されている。現在市場には多様な InfiniBand 用HCAがあり、製品によって特性は異なっている。 InfiniBand は RDMA(Remote Direct Memory Access)をサポートしており、CPU オーバヘッドを低く抑えることが可能である[2]。RDMA 命令のレイテンシは、1マイクロ秒以下である(Mel
Apache MXNet on AWS は、高速でスケーラブルなトレーニングおよび推論フレームワークで、機械学習用の使いやすく簡潔な API が付属しています。 MXNet に含まれている Gluon インターフェイスにより、デベロッパーは、自身のスキルレベルにかかわらず、クラウド、エッジデバイス、モバイルアプリでの深層学習を開始できます。数行の Gluon コードで、オブジェクト検出、音声認識、レコメンデーション、パーソナライズといった用途の直線回帰、畳み込みネットワーク、リカレント LSTM を構築できます。 完全マネージド型の MxNet エクスペリエンスで、規模に合わせて機械学習を構築、トレーニング、デプロイできるプラットフォームである、Amazon SageMaker の使用を今すぐ開始できます。別の方法として、AWS Deep Learning AMI を MxNet および他
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