NVIDIA、高精度の科学計算と単精度の機械学習を両立するデータセンター向けGPUユニット「HGX-2 cloud server platform」発表
NVIDIA、高精度の科学計算と単精度の機械学習を両立するデータセンター向けGPUユニット「HGX-2 cloud server platform」発表 一般に、気象予想などの科学計算では高い精度の演算を行うため64ビットや32ビットの浮動小数点が用いられる一方、機械学習のトレーニングなどでは演算精度を落としても結果に大きな変化がないとされているため16ビット浮動小数点や8ビット整数などを用いた演算が行われています。 NVIDIAはこの要件の異なる科学計算と機械学習のニーズを1つのアーキテクチャで両立させた新しいデータセンター向けのサーバを構築可能なユニット「NVIDIA HGX-2 cloud-server platform」を発表しました。 これによって急成長するHPC用途とAI用途の組み合わせにも対応できるとしています。
GPUコンピューティング脱落者から見たNVIDIA GPUの利用規約騒動｜暗黙の型宣言
一週間ほど前から，NVIDIAがGeForceのデータセンタ利用を制限した話がネットを賑わしはじめた．おもしろいことになってるなと感じたので，私の経験と，それに照らし合わせて今回の騒動に感じた事を語りたくなった．記憶も記録も曖昧であるため，年寄りの昔話程度に読んでもらいたい． ここでいうおもしろいとは，滑稽という意味ではなく，興味深いという意味合いである．この件で色々な対応を迫られている方々を蔑む意図は微塵もないことはご理解いただきたい． 今回の騒動に抱いた感想俗っぽい言い方をすると「恋人がこちらをフって乗り換えた相手が意外に曲者で，元恋人が困っているのを眺める気持ち」だろうか．そのような経験をしたことはないし，恋人というほどNVIDIA社に固執しているわけでもないが． 事の発端NVIDIAが規約変更によりGeForceのデータセンター利用を制限。大学などの研究活動にも大ブレーキ これが最
GPUでディープラーニングやるならAWSよりFloydHub - Qiita
UdacityのDeep Learning Nanodegree Foundation のコースでFloydHubという便利なサービスが紹介されていました。ディープラーニングのHerokuだそうです。 GPUが使えるプランも月額14ドルからなので、手軽にGPUでディープラーニングを始めることができます。 TensorFlowとKerasがデフォルトですが、他にもPyTorchやChainerなどメジャーなフレームワークはだいたい使えるようになっています。 2017/10/18 追記 この記事を書いた直後に、KaggleのKernelについての記事が投稿されています。Kaggleのデータセットに限って言えば、Kernelを使う方が簡単そうです。 パワーアップしたKernelでKaggleに飛び込もう - Qiita FloydHubのいいところ 起動が簡単 floyd-cliというコマンドラ
クラウドGPUの比較について
私たちステアラボの研究員は、クラウド上のGPUマシンを使って計算を行うことがあります。現在、複数のクラウドプロバイダーから数多くのオファーが提供されており、どのプロバイダーのどういうマシンを利用するか、は難しい選択です。提供されているオファーの性能とコスト（USD）を比較するため、私たちは各クラウドプロバイダーのウェブサイトから集めた情報を表にまとめ、いくつかインタラクティブなグラフを作ってみます。 前者には、各オファーの主なスペックと料金の表の他に、CPUとGPUの性能を比較するグラフ、使う時間によって変動するコストのグラフ、一定の利用期間においてのコストのグラフ、CPUとGPUの1TFlops1あたりのコストを比較するグラフがあります。後者は計算量を固定した場合、GPUで計算する時間とそれにかかるコストのグラフとCPU計算時間とコストを比較する2つのグラフです。 また、両方のページの上
DeNA、GPUクラウドを使ったAI学習基盤の構築のコツを紹介
ディー・エヌ・エー（DeNA）が2017年2月10日に開催した技術者向けイベント「DeNA Technology Conference 2017」において、同社AIシステム部 リードエンジニアの瀬尾直利氏が、クラウドを活用した機械学習基盤の構築事例を紹介した。企業のシステム資源が不十分でも、パブリッククラウドを使うことでAI学習基盤を安価、短期間に構築できたという。 DeNAでは現在、次世代事業の柱として、人工知能（AI）、特に深層学習（ディープラーニング）の開発に注力している。そのため、1カ月の間に五つのプロジェクトが立ち上がることもあり、機械学習基盤をいかに素早く構築、運用するかが重要な課題となっているという。 瀬尾氏によれば、深層学習の学習基盤には「潤沢なGPU（グラフィックス処理プロセッサ）」に加えて「隔離した環境」「素早い構築」「運用の容易性」「高い自由度」「ミスが起きにくい環境
Retty流『2200万ユーザを支える機械学習基盤』の作り方 - Qiita
みなさん、こんにちは。Retty CTO の樽石です。 この記事は Retty Advent Calendar 25日目です。メリークリスマス。 昨日は @ttakeoka の『MFIにむけてRettyの取り組み』でした。 今年も残りわずかになりました。いかがお過ごしですか？ Retty はこの １ 年でエンジニアがほぼ倍増しました。それによって、情報発信者が増え、Advent Calendar に参加出来るようになりました。みんな楽しそうにしていて、うれしいです。 Retty Inc. Advent Calendar 2016 - Qiita さて、今年最後の Retty Advent Calendar 記事を書くということで、はじめは １年のまとめ的内容にしようかと思いましたが、それでは平凡で面白くありません。そこで、ネタになりそうなマニアックな技術的記事で締めくくりたいと思います。
GPGPUでオイル時計のシミュレーションを作ってみた – EL-EMENT blog
最近の投稿 サイトを新しくしました Unityでスクリプトを使わずに流体を計算する PHPでオンライン対戦できるリバーシを作ってみた ハル研究所プログラミングコンテスト2018に参加しました ワイヤーアクションゲームを作りました 最近のコメントリバーシAIを作ってみた に yukari よりPHPでオンライン対戦できるリバーシを作ってみた に 白丸 よりリバーシAIを作ってみた に taguchi よりPHPでオンライン対戦できるリバーシを作ってみた に ああ亜 よりリバーシAIを作ってみた に Yoka よりアーカイブ 2021年6月 2018年12月 2018年11月 2018年10月 2018年9月 2018年6月 2018年5月 2018年2月 2018年1月 2017年12月 2017年11月 2017年8月 2017年3月 2017年2月 2016年12月 2016年8月 20
ChainerのCupyでGPUを有効活用しよう - mktozkの日記
お久しぶりです、@mktozkです。 2ヶ月くらいブログの更新をしてませんでした。 おちこんだりもしたけれど、私はげんきです。 さて、今日はディープラーニングのフレームワークであるChainerに含まれているCupyというライブラリについて話します。 ChainerはCupyを使って様々な計算をGPU (CUDA) で行っています。 今回はこのCupyを使って楽に色んな計算をGPUに投げることを目指します。 ディープラーニングの話は全くしません。 chainer.org この記事を読んだらわかること Cupyの使い方 CupyとNumpyの両方に対応したコードの簡単な書き方 この記事には書いてないこと CUDAカーネルの書き方と使い方 この記事で使用したコードはここかここから取得できます。 ちなみに、Chainerはv1.5.1です。 GPUは速い Cupyとは Cupyの導入 Cupyの
More modern gpu
最適輸送問題（Wasserstein 距離）を解く方法についてのさまざまなアプローチ・アルゴリズムを紹介します。 線形計画を使った定式化の基礎からはじめて、以下の五つのアルゴリズムを紹介します。 1. ネットワークシンプレックス法 2. ハンガリアン法 3. Sinkhorn アルゴリズム 4. ニューラルネットワークによる推定 5. スライス法 このスライドは第三回 0x-seminar https://sites.google.com/view/uda-0x-seminar/home/0x03 で使用したものです。自己完結するよう心がけたのでセミナーに参加していない人にも役立つスライドになっています。 『最適輸送の理論とアルゴリズム』好評発売中！ https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロードしました: https
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プログラムを高速化する話Ⅱ 〜GPGPU編〜
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NVIDIA、Voltaアーキテクチャ採用5,120 CUDAコア/210億トランジスタの新GPU「Tesla V100」 ～Tensor Core搭載で深層学習能力は120TFLOPS
［速報］AWSが「Elastic GPUs for EC2」発表。既存のインスタンスにGPU機能の追加を実現。AWS re:Invent 2016
GTC 2016 - なぜNVIDIAはディープラーニングに注力するのか
TechCrunch | Startup and Technology News
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【イベントレポート】 【AFDSレポート】 MicrosoftがGPGPU開発向けC++の拡張「C++ AMP」を発表
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2009/12/10 GPUコンピューティングの現状とスーパーコンピューティングの未来