EC2+cuDNN+Chainerでディープラーニング用爆速計算環境を手に入れる - IT系バンドマンの日常
みなさーん！DeepLearning、楽しんでますかぁーーー！ みなさん「.........（＾ω＾#）ﾋﾞｷﾋﾞｷ」 え、GPU搭載の計算環境がなくて全然楽しめてない？ そんなときはAWSでEC2インスタンスを立ち上げて爆速計算環境を手に入れよう！！！！ ということで今回はAWSでEC2の立ち上げからChainerのインストールまでの作業手順をまとめてみたいと思います EC2インスタンスの立ち上げ EC2インスタンス立ち上げの前にregionを選択します。 regionによってだいぶ値段が違うので、現在どのくらいの値段なのか気になる方は、料金 - Amazon EC2 | AWSの「オンデマンドインスタンス価格」の欄を見ると参考になります。 値段をそんなに気にしない方はTokyoリージョン、少しでも安いのがいい人はOregonリージョンで行きましょう。僕はOregonリージョンにしました
（古い記事）EC2のGPUインスタンスにChainerを5行で入れて4行で動かす - 随所に主と作れば、立処皆真なり
PFI/PFN社でオープンソース公開したディープラーニングフレームワークChainer、すで使って頂いている方、ありがとうございます。 さてそんなChainerですが、MacBookでも簡単に使い始めることはできますが、真価を発揮させるにはGPU環境が欲しいところです。また一方、GPUを積んだデスクトップPCでも（特にPyCUDAの）インストールでつまづく方がいるのも事実です。 開発側の人間としては、できれば手軽に試してもらえる環境を提供したい。そこでは、やはりAWSのEC2でGPUインスタンス使うのが一番いいと思います*1。 Chainer on EC2は何名かブログ等で記事を公開されていますが、今のところ最も簡単な方法はRyosuke TajimaさんのAWSでサクッとChainerを使ってみるです。 が、やはりここでもPyCUDAをソースからのビルドしてもらうことになっています。原因
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