Inserito il: Jul 23, 2018
Le AMI di apprendimento profondo di AWS per Ubuntu e Amazon Linux sono ora dotate di una build personalizzata di TensorFlow 1.9 ottimizzata per addestramento a prestazioni elevate, della versione più recente di Apache MXNet (1.2), che include diversi miglioramenti a prestazioni e fruibilità, del nuovo back-end Keras 2-MXNet con supporto per addestramento multi-GPU a prestazioni elevate e del nuovo strumento MXBoard per migliorare debug e visualizzazione dei modelli di addestramento di MXNet.
Addestramento più rapido con TensorFlow 1.9 ottimizzato
Le AMI di apprendimento profondo includono una build di TensorFlow 1.9 ottimizzata per l'elaborazione, creata a partire dal codice sorgente per rendere più performante l'addestramento con processori Intel Xeon Platinum su istanze C5 di Amazon EC2. Le AMI offrono inoltre una build ottimizzata per le GPU di TensorFlow 1.9 configurata con CUDA NVIDIA 9 e cuDNN 7 per sfruttare al massimo l'addestramento a precisione mista con le GPU Volta V100 su cui si basano le istanze P3 di Amazon EC2. Le AMI di apprendimento profondo distribuiscono automaticamente la build a prestazioni elevate di TensorFlow ottimizzata per le istanze EC2 in uso al momento della prima attivazione dell'ambiente virtuale di TensorFlow. Per ulteriori informazioni, consulta il tutorial su TensorFlow.
Inoltre, per gli sviluppatori che desiderano ricalibrare le risorse di TensorFlow da una sola GPU a GPU multiple, le AMI dispongono di Horovod, un framework distribuito di addestramento open source molto utilizzato. Abbiamo implementato diversi miglioramenti alle prestazioni e configurazioni in questa versione di Horovod, per velocizzare l'esecuzione dell'addestramento di modelli distribuito su più cluster di istanze P3 di Amazon EC2. Per ulteriori informazioni, consulta questo post del blog
Miglioramenti per Apache MXNet 1.2
Le AMI di apprendimento profondo supportano l'ultima release di Apache MXNet 1.2, che offre maggiore semplicità di utilizzo e prestazioni più elevate. Questo servizio include una nuova API thread-safe basata su Scala ad alto livello di inferenza, che semplifica le analisi predittive originate da modelli di apprendimento profondo addestrati con MXNet. MXNet 1.2, inoltre, offre la nuova integrazione Intel MKL-DNN, che rende più rapidi gli operatori di reti neurali come convoluzione, deconvoluzione e creazione di pool su istanze C5 ottimizzate per l'elaborazione, e fornisce il supporto per precisione FP16 migliorata, che velocizza l'addestramento a precisione mista sui core Tensor delle GPU NVIDIA Volta V100 su cui si basano le istanze P3 di Amazon EC2. Infine, MXNet 1.2 dispone di un nuovo modulo Open Neural Network Exchange (ONNX) per l'importazione di modelli ONNX nell'interfaccia simbolica di MXNet. ONNX è un formato aperto per la rappresentazione di modelli di apprendimento profondo utilizzato per promuovere l'interoperabilità tra framework.
Addestramento multi-GPU a prestazioni elevate con back-end MXNet per Keras 2
Sulle AMI di apprendimento profondo è preinstallato il nuovo back-end di apprendimento profondo Keras-MXNet. Keras è un'API di rete neurale in Python molto utilizzata per la rapidità con cui crea prototipi di reti neurali convoluzionali e reti neurali ricorrenti. Gli sviluppatori che adottano questa API possono ora usare MXNet come motore di back-end per l'addestramento di questi tipi di reti con prestazioni superiori. È possibile progettare in Keras, effettuare l'addestramento con Keras-MXNet ed eseguire inferenze con MXNet in ambienti di produzione su vasta scala. Per ulteriori informazioni, consulta questo post del blog.
Supporto al debug migliorato con MXBoard
Grazie a MXBoard, un pacchetto in Python che offre API per la registrazione di dati di MXNet visualizzabili in TensorBoard, gli sviluppatori possono eseguire il debug e ottenere una rappresentazione visuale dell'addestramento di modelli in MXNet. MXBoard supporta un'ampia gamma di viste, tra cui istogrammi, filtri convoluzionali, viste integrate e molto altro.
Per iniziare a usare rapidamente le AMI di apprendimento profondo di AWS, consulta il tutorial dettagliato e la guida per gli sviluppatori. Le AMI più recenti sono disponibili in AWS Marketplace. Registrati al forum di discussione per ricevere le ultime novità e pubblicare le tue domande.