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アドテクスタジオにおける GPU Kubernetes as a Service | CyberAgent Developers Blog
こんにちは。 アドテクスタジオ Central Infrastructure Agency の青山真也 (@amsy810) です。 アドテクスタジオでは「AI Lab」と呼ばれる、機械学習、計量経済学、コンピュータビジョン、自然言語処理、HAI/HRIなどを専門とする研究者がアドテクに関する技術の研究・開発を行う組織があります。 https://www.cyberagent.co.jp/techinfo/labo/ai/ GPU を用いた研究も積極的に進めており、TensorFlow、Keras、PyTorch などを利用して GPU を用いた画像解析・クリエイティブの自動生成・大規模テキストデータ処理などを行っています。 GPU では画像との相性がよく、特に画像解析やクリエイティブ周りでの活用は顕著な性能差が現れます。 他にも大規模テキストデータ処理の場合には、Web 上のメディアのテ
KubernetesでGPUを使う
KubernetesでGPUを使う 一般的なWebアプリケーションと比較してMachine Leaning（ML）は複雑なインフラを要求する．Data processingを行う環境やModelのTraining/Validationを行う環境，実際にサービスからModelを利用するためのServingの環境といった複数の異なる環境が必要であり，WorkloadによってはCPUだけではなくGPUも必要になる．これらを効率的に扱うためのインフラを構築・運用するのは容易でなくGoogle and Uber’s Best Practices for Deep Learningにあるようにこれまで培われてきたDevOpsの知見を結集していく必要がある． このような複雑なMLのインフラとしてContainerとKubernetesが利用されることが多くなってきている．特に複数の環境間のPortabi
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