Publié le: Apr 10, 2018
Les AMI Deep Learning AWS pour Ubuntu et Amazon Linux sont désormais accompagnées d'optimisations avancées pour TensorFlow 1.7, conçues pour offrir une formation plus performante sur les instances Amazon EC2 C5 et P3.
Pour les scénarios de formation basés sur CPU, les AMI incluent maintenant TensorFlow 1.7 construit avec les ensembles d'instructions Advanced Vector Instructions (AVX), SSE et FMA d'Intel, pour accélérer les calculs vectoriels et à virgule flottante. Les AMI sont également entièrement configurés avec Intel MKL-DNN pour accélérer les routines mathématiques utilisées dans la formation de réseau neuronal sur les processeurs Intel Xeon Platinum alimentant les instances Amazon EC2 C5. La formation d'un standard ResNet-50 avec l'ensemble de données synthétique ImageNet était 9,8 fois plus rapide que la formation sur les binaires stock TensorFlow 1.7 en utilisant notre constructeur optimisé sur un type d'instance c5.18xlarge.
En outre, pour améliorer les performances d'apprentissage des scénarios basés sur GPU, les AMI incluent une version optimisée de TensorFlow 1.7 entièrement configurée avec NVIDIA CUDA 9 et cuDNN 7 pour bénéficier d'une formation en précision mixte sur les GPU Volta V100 alimentant les instances Amazon EC2 P3.
Enfin, cette version inclut également TensorBoard 1.7 pour vous aider à visualiser et déboguer votre formation de modèle, et TensorFlow Serving 1.6 pour prototyper rapidement un point de terminaison d'inférence pour vos modèles formés. Les AMI incluent également Microsoft Cognitive Toolkit 2.5 avec des améliorations de performances et des corrections de bugs.
Commencez à utiliser les AMI Deep Learning AWS en utilisant le guide du développeur. Vous pouvez également vous abonner à notre forum de discussion pour recevoir des annonces de lancement et poser vos questions.