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DeepLearningとGPUに関するnobusueのブックマーク (6)

  • GPUサーバーのバスとインフラにまつわる「奇妙な話」

    (前回記事はこちら) GPUインフラの特性や使いこなしのノウハウを明らかにする特集。今回は、GPUインフラにおけるバスやネットワークの構成について、PFN チーフアーキテクトの奥田遼介氏と、さくらインターネット代表取締役社長の田中邦裕氏、同社で高火力コンピューティングを担当する須藤武文氏に聞いた。 さくらインターネットがPFN向けに提供しているGPUインフラのネットワークには、一般的なEthernet(イーサネット)でなく、より高速なInfiniband(インフィニバンド)を採用していると聞きました。ディープラーニングにおいて、Infinibandのようなサーバー間接続のネットワークの性能はどれくらい重要なんですか。 PFNの奥田氏 実は、当にInfinibandを採用するかは、最後まで悩んだところなんですけどね。 Infinibandがいい面は2つあります。1つは帯域、つまり通信速度の

    GPUサーバーのバスとインフラにまつわる「奇妙な話」
  • PFNが語る、GPUインフラ調達の考え方とは

    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

    PFNが語る、GPUインフラ調達の考え方とは
  • GPU処理環境のクラウドサービス相次ぐ、高まる深層学習の需要を狙う

    クラウドサービスでGPU(画像処理プロセッサ)処理環境を提供する企業が相次いでいる(表)。米マイクロソフト(MS)は2016年8月4日にプレビュー版のサービス提供を開始。さくらインターネットは9月30日に、IDCフロンティアは10月~12月中に新サービスを始める。GPGPU(画像処理プロセッサによる汎用的計算)に適した環境をクラウドで提供し、需要が高まりつつある深層学習での利用を見込む。 GPUCPUに比べて、単純な計算を繰り返し高速に実行できるように特化した設計をしている。深層学習も学習データを繰り返し計算をするため、GPGPUで大幅に処理を高速化できる。 深層学習をGPUで処理する際には、大容量のグラフィックメモリーが必要だ。深層学習は大量の学習用データを使い、計算結果をメモリー上に展開して次の計算に使う。繰り返し計算した結果をメモリー上に展開するため、学習モデルによっては10Gバイ

    GPU処理環境のクラウドサービス相次ぐ、高まる深層学習の需要を狙う
  • IDCフロンティア、米エヌビディアのGPUによる処理環境をクラウド提供

    IDCフロンティアは2016年7月28日、事業説明会を開催し、下半期の事業戦略について発表した。2016年第3四半期(10月から12月)にディープラーニングでの利用を想定したGPUコンピューティング環境を提供。第4四半期からは、ファイルストレージサービスを提供する予定という。 今回の発表は概要と時期のみで、GPUコンピューティングやストレージサービスなどの具体的な提供期日や提供方法、価格などは明らかにされなかった。 事業説明会では、代表取締役社長の石田 誠司氏が事業戦略に関して、「サーバーの『切り売り』ではなく、当の意味でのデーターセンター事業を展開する」と宣言。今後はデータを中心にした「Data Centric Cloudにシステムの再デザインを行う」(石田氏)という。 IDCフロンティアがクラウドサービスで提供してきたメリットとあわせて、「その上に企業が所有するデータを統合し、さらに

    IDCフロンティア、米エヌビディアのGPUによる処理環境をクラウド提供
  • Deep learning用のハードを用意する -   論理 Hertz Club Band

    今年(2015年)に入り,いっきに一般の単語となった観があるDeep learning(深層学習). 流行語大賞の候補に入りそうな勢いです. Google Trendsにて日での「Deep learning」「深層学習」の検索数推移を見てみました. 2014年後半から右肩上がりの角度が急になっています. ちなみに国別で見てみたのが下図.最大5カ国まで同時表示できますので,各国見てみました. 中国が多い.たしかにこの前のDeep learningを使った認識コンテストでも,TOP10に中国の大学があちこち入っていました. しかしアメリカと比較してもこんなに多いのはなぜ?グラフが急激に下がっているのも意味不明. 話がそれましたが,とにかくDeep learningもここまで一般化すると今更やっても遅い感があります.しかし,始めなければチャンスもありません.まだ可能性はあると思います. そこで

    Deep learning用のハードを用意する -   論理 Hertz Club Band
  • 【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 NVIDIAが主催するGTCに、ディープラーニング専用チップ「Eyeriss」が登場

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