Preferred Networks、深層学習の研究開発基盤をPyTorchに移行 - 株式会社Preferred Networks
PyTorch開発チームおよびオープンソースコミュニティと連携し、フレームワーク開発、MN-CoreプロセッサのPyTorchサポートなどを推進 株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：西川徹、プリファードネットワークス、以下、PFN）は、研究開発の基盤技術である深層学習フレームワークを、自社開発のChainer™から、PyTorchに順次移行します。同時に、PyTorchを開発する米FacebookおよびPyTorchの開発者コミュニティと連携し、PyTorchの開発に参加します。なお、Chainerは、本日公開されたメジャーバージョンアップとなる最新版v7をもってメンテナンスフェーズに移行します。Chainerユーザー向けには、PyTorchへの移行を支援するドキュメントおよびライブラリを提供します。 PFN 代表取締役社長 西川徹は、今回の
Preferred Networks、深層学習の学習速度において世界最速を実現 - 株式会社Preferred Networks
大規模な並列コンピュータを活用し、分散学習パッケージChainerMNでImageNetの学習を15分で完了 株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：西川徹、プリファードネットワークス、以下、PFN）は、大規模な並列コンピュータ「MN-1※1」を活用し、深層学習（ディープラーニング）の学習速度において世界最速を実現しました。 深層学習モデルの精度を向上させるため、学習データのサイズやモデルのパラメータ数が増加し、それにともなって計算時間も増大しています。1回の学習に数週間かかることも稀ではありません。複数のコンピュータを連携させて学習を高速化することは、新たなアイディアの試行錯誤や検証に要する時間を圧縮し、素早く研究成果をあげていくために非常に重要です。 一方で、複数のコンピュータを使った並列分散学習においては、通常、GPU数を増やすほどバッチサ
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