Publicado en: Jul 23, 2018
Las AMI de aprendizaje profundo de AWS para Ubuntu y Amazon Linux ahora vienen con una compilación personalizada de TensorFlow 1.9 optimizada para entrenamientos de alto rendimiento, el marco Apache MXNet 1.2 más reciente que incluye varias mejoras de rendimiento y uso, el nuevo backend Keras 2-MXNet con soporte para entrenamientos de alto rendimiento con varios GPU y la nueva herramienta MXBoard para una mejor depuración y visualización de modelos de entrenamiento de MXNet.
Entrenamientos más ágiles con TensorFlow 1.9
Las AMI de aprendizaje profundo incluyen una compilación optimizada para informática de TensorFlow 1.9 personalizada directamente desde el código fuente para agilizar el rendimiento de los entrenamientos en los procesadores Intel Xeon Platinum que respaldan las instancias C5 de Amazon EC2. Las AMI también ofrecen una compilación optimizada para GPU de TensorFlow 1.9 configurada con NVIDIA CUDA 9 y cuDNN 7 para aprovechar los entrenamientos de precisión mixta en los GPU Volta V100 que respaldan las instancias P3 de Amazon EC2. Las AMI de aprendizaje profundo implementan la compilación de alto rendimiento de TensorFlow optimizada para la instancia EC2 que usted elija al activar el entorno virtual de TensorFlow por primera vez. Para obtener más información, consulte el tutorial de TensorFlow.
Además, para los desarrolladores que desean escalar su entrenamiento en TensorFlow de una única GPU a varias GPU, las AMI vienen completamente configuradas con Horovod, un conocido marco de entrenamiento distribuido de código abierto. Hemos incorporado varias configuraciones y mejoras de rendimiento en esta versión integrada de Horovod que agilizan la ejecución de entrenamientos distribuidos en clústeres de instancias P3 de Amazon EC2. Si desea leer más detalles, consulte la publicación de blog.
Mejoras en Apache MXNet 1.2
Las AMI de aprendizaje profundo son compatibles con la última versión de Apache MXNet 1.2, lo que ofrece una mayor facilidad de uso y un rendimiento superior. MXNet 1.2 incluye una API nueva de inferencia de alto nivel, segura para subprocesos y basada en Scala que facilita la creación de predicciones con modelos de aprendizaje profundo entrenados con MXNet. MXNet 1.2 también ofrece la nueva integración Intel MKL-DNN que agiliza los operadores de red neuronal, como convolución, deconvolución y agrupación en instancias C5 optimizadas para informática y compatibilidad para FP16 mejorado que agiliza los entrenamientos de precisión mixta en núcleos Tensor de GPU NVIDIA Volta V100 GPU que respaldan instancias P3 de Amazon EC2. Finalmente, MXNet 1.2 incluye un nuevo módulo con formato abierto de intercambio de redes neuronales (ONNX) para importar modelos ONNX en la interfaz con símbolos de MXNet. ONNX es un formato abierto para representar modelos de aprendizaje profundo que puede usarse para favorecer la interoperabilidad entre marcos de aprendizaje profundo.
Entrenamiento de alto rendimiento en varios GPU con backend MXNet para Keras 2
Las AMI de aprendizaje profundo vienen preinstaladas con el nuevo backend de aprendizaje profundo Keras-MXNet. Keras es una API de red neuronal en Python de alto nivel conocida por su creación de prototipos de redes neuronales convolucionales (CNN) y redes neuronales recurrentes (RNN) ágil y sencilla. Los desarrolladores de Keras ahora pueden usar MXNet como su motor profundo backend para el entrenamiento distribuido de CNN y RNN, y lograr un nivel de rendimiento superior. Los desarrolladores pueden diseñar en Keras, realizar entrenamientos con Keras-MXNet y ejecutar inferencias con MxNet en entornos de producción de gran escala. Para obtener más información, lea esta publicación de blog.
Soporte para depuración mejorado con MXBoard
Con MXBoard, un paquete de Python que suministra API para registrar datos de MXNet para visualización en TensorBoard, los desarrolladores pueden depurar y visualizar fácilmente su entrenamiento de modelos de MXNet. MXBoard es compatible con una amplia gama de visualizaciones, incluidos histogramas, filtros convolucionales, incrustaciones visuales, entre otras.
Puede empezar a usar rápidamente las AMI de aprendizaje profundo de AWS con nuestro tutorial paso a paso y la guía para desarrolladores. Las AMI más recientes se encuentran disponibles en AWS Marketplace. Suscríbase a nuestro foro de debate, donde anunciamos nuestros lanzamientos y podrá publicar sus preguntas.