投稿日: Oct 15, 2018
Ubuntu と Amazon Linux の AWS 深層学習 AMI に TensorFlow 1.11、Chainer 4.5、Keras 2.2.4、Theano 1.0.3 の最適化されたビルドが追加されました。
最適化された TensorFlow 1.11 を使用した高速なトレーニング
深層学習 AMI に TensorFlow 1.11 の最適化されたビルドが追加されました。Amazon EC2 C5 と P3 インスタンス上で深層学習アプリケーションを加速するために、ソースからカスタムビルドされています。Amazon EC2 C5 インスタンス向けに、深層学習 AMI は Intel Advanced Vector Extensions (AVX 命令セット) を搭載しコンピューティング最適化された TensorFlow ビルドをデプロイして、ベクターと浮動小数点の演算のパフォーマンスを加速化します。また、Intel Math Kernel Library for Deep Neural Networks (MKL-DNN) を活用できるよう、AMI が事前設定されています。c5.18xlarge のインスタンスタイプで TensorFlow 1.11 の最適化されたビルドを使用する合成 ImageNet データセットによる ResNet-50 ベンチマークのトレーニングは、ストック TensorFlow 1.11 バイナリでのトレーニングよりも 11 倍高速でした。
Volta V100 GPU における混合精度の浮動小数点の計算機能を利用するため、Amazon EC2 P3 インスタンス向けに、深層学習 AMI は最新の NVIDIA CUDA 9.0 と cuDNN 7.3.1 で事前設定された TensorFlow ビルドをデプロイしています。深層学習 AMI により、フレームワーク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フレームワークビルドが自動的にデプロイされます。
AWS 深層学習 AMI は PyTorch、Apache MXNet を含む一般的なフレームワークをもサポートしています。すべて事前にインストール、完全に設定されているので、Amazon EC2 インスタンスのコンピューティングパワーをフル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。AWS 深層学習 AMI がサポートするすべてのフレームワークとバージョンの完全なリストは、リリースノートをご覧ください。
AWS 深層学習 AMI を素早く使用開始するための入門ガイドと、ビギナーから高度なレベルまでカバーするチュートリアルは、開発者ガイドを参照ください。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。