cuGraph でページランクを計算したら爆速だった - Taste of Tech Topics
概要 こんにちは、機械学習エンジニアの古賀です。 最近、人の動きを時系列で解析するためにグラフデータを扱ったのですが、データ量が大きくなると解析に時間がかかってしまい、効率が悪いと感じることがありました。 そんな中、cuGraph という高速にグラフ分析ができるライブラリが あることを知ったので、どれくらい高速なのか、有名なページランクの計算を題材に他のライブラリと速度を比較してみました。 目次は以下です。 概要 グラフとは Python によるグラフデータの分析 cuGraphとは ページランクとは ページランク値の定義 ページランクとグラフ 検証 実行環境 cuGraph ライブラリのインストール ライブラリのインポート データセット 検証内容・結果 1. NetworkX のグラフ、NetworkX のアルゴリズムを用いてページランクを計算 2. NetworkX のグラフ、cuGr
ゼロからはじめるPython(76) ColabのGPU高性能マシンが月1072円で使い放題になっていた件
Googleアカウントさえあれば無料でPythonの機械学習プラットフォームが使えるColaboratory(通称Colab)というサービスがある。既に本連載でも何度か紹介したことがあるが、3月末に待望の有料プランが日本でも始まった。有料プランでも制限はあるもののGPUを備えた超高性能マシンが月1072円で使い放題になったのは大きい。実際に有料版を試してみたので使い勝手を紹介しよう。 1072円で高性能マシンが使い放題に Colabについて復習してみよう まずは、改めてPythonのColabについて紹介しよう。一言で言うならGoogle Colabはブラウザ上で使えるPythonの実行環境だ。Googleが無料で提供しており、教育用途や研究用に使えるものだ。 そもそもPythonで人工知能(AI)を、特に機械学習を試してみたいという人は多いことだろう。ところが、Pythonや機械学習の実
PyTorchでGPUの計算時間を正しく計測する - まったり勉強ノート
測定結果 結果として、間違った測定方法だとCPUとGPUを比較すると「1883倍速くなりました！」という主張をしてしまうことになります。ちなみにGPUで1000倍なんて数字が出てきたら確実にどこか間違えています。実際、今回のケースでは本当は「約59倍速くなりました！」というのが正しい結果になります。 torch.cuda.synchronize()とtorch.cuda.Eventを使った場合の違い 今回torch.cuda.synchronize()とtorch.cuda.Event の2種類を紹介しました。場合によっては使い分けをしたほうがいいのでこの二つの違いを説明していきます。 torch.cuda.synchronize() を利用した場合、簡単なので測定しやすいのでいいので、ぱっと測定したい場合はこちらの方法が楽でよいかと思います。ただ、こちらの方法はkernel関数の発行と測
人工知能が見ている世界
今の世の中、そこら中に人工知能(AI)と呼ばれるシステムがあふれている。特にディープラーニングによるニューラルネットワークモデルを使ったシステムは高度な処理が可能であると広く考えられているようだ。では、それを使ったAIはどのようにこの世界を見ているのだろうか。 ディープラーニングで得られる特徴を含んだ値(特徴マップ)がAIの視覚と呼べるだろう。AIについて扱った教材では、ディープラーニングにより学習されたニューラルネットワークモデルの特徴マップを例示していることがあるが、特定の画像に対する特定の特徴の一部を載せているだけなので、AIがどのように世界を見ているのか、それだけで判断するのは難しい。 そこで、任意の動画に対してニューラルネットワークモデルを使って特徴マップを映像化することにした。今回、対象とするネットワークアーキテクチャは、AlexNetとVGG19だ。それぞれ2012年と201
[GCP] AI Platform Notebooksが正式リリースされていたので使ってみる | DevelopersIO
こんにちは、Mr.Moです。 GCPのAI Platform Notebooksが先月末でGA（Generally Available：正式リリース）になりましたね！Google Colaboratoryも良いですが、こちらのサービスも気になるので早速使ってみます。 https://cloud.google.com/ai-platform/notebooks/docs/release-notes#March_31_2020 AI Platform Notebooksとは AI Platform Notebooks は、JupyterLab 統合開発環境を提供するマネージド サービスです。機械学習のデベロッパーとデータ サイエンティストは、最新のデータ サイエンスと機械学習のフレームワークがプリインストールされた JupyterLab を実行するインスタンスをワンクリックで作成できます。No
![[GCP] AI Platform Notebooksが正式リリースされていたので使ってみる | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6a3635db98fffd980fc344673f30e760345cddd7/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2020%2F09%2Fgcp-eyecatch-ai-platform_1200x630.png)
CuPyのElementwiseKernelで楽にGPUの恩恵を受ける - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Powered by DLHacks はじめまして、マンボウです。普段は信号処理や画像解析をやっています。 唐突ですが、PythonからピンポイントにCUDAの機能を利用できるCuPyのElementwiseKernelを紹介します。 CUDAと言っても恐れることはなく、「C++の記法をなんとなく理解している」レベルの人でも簡単に利用できます。 はじめに Pythonは書きやすく読みやすいので私は好きです。 しかし、膨大な信号や大量の画像をPythonで扱っていると、どうしても速度が気になりだします。 かといって、全てをC++やCUDA
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