投稿日: Aug 27, 2018
Ubuntu と Amazon Linux 用の AWS 深層学習 AMI には次の深層学習フレームワークとインターフェースの新バージョンが同梱されるようになりました: TensorFlow 1.10 (パフォーマンス向上のために AWS 用に最適化)、Horovod 0.13.11 (Amazon EC2 P3 インスタンス上での複数の分散型 GPU TensorFlow のトレーニングに最適化された OpenMPI 3.1.0 付)、PyTorch (Amazon EC2 P3 インスタンスでのモデルトレーニングに最適化された CUDA 9.2 付)、Chainer 4.3.1、Keras 2.2.2。
最適化された TensorFlow 1.10 を使用した高速なトレーニング
深層学習 AMI は TensorFlow 1.10 の最適化されたビルドと共にお届けしており、Amazon EC2 C5 と P3 インスタンス上での深層学習アプリケーションを加速するようにカスタムビルドされています。深層学習 AMI により、TensorFlow の仮想環境を初めてアクティブ化する際に、EC2 インスタンス用に最適化された TensorFlow ビルドが自動的にデプロイされます。
ひとつの GPU から複数の GPU に TensorFlow のトレーニングをスケールしたい開発者の方には、AWS 深層学習 AMI には Horovod が付いており、これは Amazon EC2 P3 インスタンスを用いた分散型トレーニングに最適化されています。AWS のためのカスタム TensorFlow の最適化についての詳細は、ブログ記事をご覧ください。
最近のフレームワークアップデート
深層学習 AMI は最新の PyTorch 0.4.1 (NVidia CUDA 9.2、cuDNN 7.1.4、NCCL 2.2.13 で設定済み) をサポートするようになり、Amazon EC2 P3 インスタンスでの深層学習を加速します。また、Chainer もバージョン 4.3.1 にアップグレードされ、これは Amazon EC2 インスタンスファミリーでの高パフォーマンスのために最適化されています。深層学習 AMI への Chainer の最適化についての詳細は、このブログ記事をご覧ください。
AWS 深層学習 AMI はまた Apache MXNet 1.2.1 (Gluon、Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 2.5.1、Caffe 1.0、Caffe2 0.8.1、Theano 1.0.1 すべてが予めインストール、完全に設定済み) もサポートし、Amazon EC2 インスタンスのコンピューティングパワーをフルに活用しながら深層学習モデルの開発をわずか数分で開始できます。
入門ガイドで AWS 深層学習 AMI を素早く使用開始し、開発者ガイドのビジナーから高度なレベルのチュートリアルをご活用ください。.また、AWS のディスカッションフォーラムに登録して、リリースのお知らせを受け取ったり、質問を投稿したりすることもできます。