本番/ステージング環境GPUぼくめつ大作戦 - クックパッド開発者ブログ
機械学習チームの林田(@chie8842)です。好きなスポーツはテニスとスノボです。 システムは、その当時の最新の技術で作ったとしても必ずレガシー化します。 機械学習システムも他システムと同様、一度デプロイしたら終わりではなく、継続的なメンテナンスが必要です。昨今機械学習は、特に技術の進歩が目覚ましいため、レガシー化するのも早い分野といえます。本稿ではレガシー化した機械学習アプリケーションのメンテナンスと、それに伴うGPU環境からCPU環境への移行によって、大幅にシステムの運用コストを削減した例をご紹介します。 機械学習アプリケーションにおけるコスト課題 クックパッドにおける最初の大きな機械学習プロジェクトである料理きろくがリリースされたのは、2年前のことです。それ以来、様々な機械学習アプリケーションがデプロイされ、現在では大小含めて30を超える機械学習アプリケーションが運用されています。
GoogleのTPUって結局どんなもの？ 日本法人が分かりやすく説明
GoogleのTPUって結局どんなもの？ 日本法人が分かりやすく説明：CPU、GPUとの違いとは？ 機械学習に特化したGoogleの自社開発プロセッサ、「TPU（Tensor Processing Unit）」。Google自身は「Google Search」「Google Translate」「Google Photos」といったサービスで活用している。日本法人がこれについて分かりやすく説明した。 機械学習に特化したGoogleの自社開発プロセッサ、「TPU（Tensor Processing Unit）」。2018年7月6日、日本法人がこれについて分かりやすく説明した。 TPUは、ディープラーニングを高速化するため、Googleが開発したプロセッサ。Google自身は「Google Search」「Google Translate」「Google Photos」といったサービスで活用し
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