Publié le: Oct 15, 2018
Les AMI AWS Deep Learning pour Ubuntu et Amazon Linux intègrent désormais les versions optimisées de TensorFlow 1.11, Chainer 4.5, Keras 2.2.4 et Theano 1.0.3.
Formation accélérée avec TensorFlow 1.11 optimisé
Les AMI Deep Learning intègrent désormais une version optimisée de TensorFlow 1.11 qui a été modifiée à la source pour accélérer les applications de deep learning sur les instances Amazon EC2 C5 et P3. Pour les instances Amazon EC2 C5, les AMI Deep Learning déploient une version de TensorFlow optimisée par calcul et construite avec des extensions Intel Advanced Vector (jeux d'instructions AVX) pour accélérer les performances des opérations vectorielles et en virgule flottante. Les AMI sont également pré-configurés pour exploiter la bibliothèque Intel Math Kernel Library for Deep Neural Networks (MKL-DNN). La formation d'un standard ResNet-50 avec l'ensemble de données synthétique ImageNet utilisant votre version optimisée de TensorFlow 1.11 sur un type d'instance c5.18xlarge était 11 fois plus rapide que la formation sur les binaires TensorFlow 1.11 de stock.
Pour les instances Amazon EC2 P3, les AMI Deep Learning déploient une version de TensorFlow pré-configurée avec les dernières versions de NVIDAIA CUDA 9.0 et cuDNN 7.3.1 pour exploiter les capacités de calcul en virgule flottante de précision mixte des GPU Volta V100. Les AMI Deep Learning déploient automatiquement les versions d'environnement optimisées pour l'instance EC2 que vous sélectionnez lors de l'activation de l'environnement virtuel du cadre de travail pour la première fois.
Les AMI AWS Deep Learning prennent également en charge les environnements connus, dont PyTorch et Apache MXNet. 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. Pour obtenir une liste complète des environnements et des versions prises en charge par les AMI AWS Deep Learning, consultez les notes de mise à jour.
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.