Publié le: Aug 27, 2018
Les AMI AWS Deep Learning pour Ubuntu et Amazon Linux intègrent désormais les dernières versions des environnements et interfaces de deep learning suivants : TensorFlow 1.10 optimisé pour AWS pour des performances accrues, Horovod 0.13.11 avec OpenMPI 3.1.0 optimisé pour une formation TensorFlow distribuée à plusieurs GPU sur des instances Amazon EC2 P3, PyTorch avec CUDA 9.2 optimisé pour la formation de modèles sur des instances Amazon EC2 P3, Chainer 4.3.1 et Keras 2.2.2.
Formation accélérée avec TensorFlow 1.10 optimisé
Les AMI Deep Learning intègrent une build optimisée de TensorFlow 1.10 qui a été modifiée pour accélérer les applications de deep learning sur les instances Amazon EC2 C5 et P3. Les AMI Deep Learning déploient automatiquement une build de TensorFlow optimisée pour l'instance EC2 de votre choix lorsque vous activez l'environnement virtuel de TensorFlow pour la première fois.
Pour les développeurs cherchant à dimensionner leur formation TensorFlow d’un GPU à plusieurs, les AMI AWS Deep Learning intègrent une version d’Horovod optimisée pour la formation distribuée à l’aide d’instances Amazon EC2 P3. Vous pourrez en apprendre davantage sur nos optimisations personnalisées de TensorFlow pour AWS dans cet article de blog.
Dernières mises à jour d’environnement
Les AMI Deep Learning prennent désormais en charge la dernière version 0.4.1 de PyTorch préconfigurée avec NVidia CUDA 9.2, cuDNN 7.1.4 et NCCL 2.2.13 pour un deep learning accéléré sur les instances Amazon EC2 P3. Chainer a également été mis à niveau vers la version 4.3.1 optimisée pour des performances élevées sur toutes les familles d’instances Amazon EC2. Vous pouvez en apprendre davantage sur les optimisations de Chainer dans les AMI Deep Learning dans cet article de blog.
Les AMI AWS Deep Learning prennent également en charge Apache MXNet 1.2.1 avec Gluon, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 2.5.1, Caffe 1.0, Caffe2 0.8.1 et Theano 1.0.1. Tous ces éléments sont préinstallés et entièrement configurés pour que vous puissiez commencer à développer vos modèles de deep learning en quelques minutes tout en tirant le meilleur parti de la puissance de calcul des instances Amazon EC2.
Démarrez rapidement avec les AMI AWS Deep Learning grâce aux guides de démarrage rapide et didacticiels de niveaux débutant à avancé dans notre guide du développeur. Vous pouvez également vous abonner à notre forum de discussion pour recevoir des annonces de lancement et poser vos questions.