複数のGPUを使ってCloudML上でモデルをトレーニングするこんにちは、GMOアドマーケティングのS.Rです。 良いモデルを作るには、大きなサイズの学習データが必要です。そして、高速にモデルをトレーニングすることができれば、イテレーションの短縮になります。今回は高速にモデルをトレーニングするために、複数のGPUでディープラーニングのモデルをトレーニングする方法を投稿します。本記事中の図説は、筆者が自らの環境で作成したものを含みます。 1. LibraryとTool: 今回は下記のディープラーニングのツールまたはライブラリを利用していました。 Tensorflow ディープラーニングに対応しており、Googleの各種サービスなどでも広く活用されている。 2017年2月15日に TensorFlow 1.0 がリリースされた。 対応プログラミング言語はC言語、C++、Python、Java、Go。 対応OSは64ビットのLinux（ただしバイナリ配布は
