![DeNA TechCon 2017 と Developers Summit 2017 でDeNAの機械学習基盤と分析基盤の講演をしました - sonots:blog](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/da78a05937633f7a2b4b2219826151c370cd607b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fparts.blog.livedoor.jp%2Fimg%2Fusr%2Fcmn%2Fogp_image%2Flivedoor.png)
sonots先生の話を聞きに行ってきたので、そのメモを残しておきます。 瀬尾 直利 氏 DeNA Co., Ltd. AIシステム部 リードエンジニア DeNAの機械学習基盤 ディープラーニングの基盤 => GPU基盤 という認識 GPUすごくて、CPU使って30日のところ、GPUを使うと4日くらいのオーダー GPUの特徴 並列処理が得意 CPUだと24coreとかのオーダー GPUでは3000〜4000core 分岐処理は苦手 行列演算に向いている GPU製品 NVIDIA Tesla HPC向けにGPUシリーズ NVIDIA GeForce GRID クラウドゲーミング向け AMD FirePro NVIDIA Tesla API CUDA OpenCL DirectCompute CUDAのアーキテクチャ CPU(ホスト)からGPU(デバイス)にデータを転送 GPUで処理 GPUから
2016年度中に5ペタFLOPS(1秒当たりの浮動小数点演算性能)のGPUインフラを使えるようにする――。AI(人工知能)分野で国内トップ級の技術力を持つスタートアップ企業、Preferred Networks(PFN)が社内で掲げる目標である。 ディープラーニング(多層ニューラルネットを使った機械学習)は、画像認識からロボティクス、自然言語処理まで適用が進み、大きな成果を挙げている。 そのディープラーニングの学習を担う要となるITインフラが、GPU(グラフィックス・プロセッシング・ユニット)搭載サーバーである。 特に米グーグルは、囲碁でプロ棋士を破った「AlphaGo」から、高い精度でテキストを翻訳する「Gogole Translate」まで、ニューラルネットの学習や推論に大量のGPUインフラを活用している。例えばAlphaGoの場合、2015年10月に欧州のプロ棋士と勝負した際は、12
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