게시된 날짜: Oct 15, 2018
Ubuntu 및 Amazon Linux용 AWS Deep Learning AMI에는 이제 TensorFlow 1.11, Chainer 4.5, Keras 2.2.4 및 Theano 1.0.3의 최적화된 빌드가 제공됩니다.
최적화된 TensorFlow 1.11을 사용해 더 빠르게 교육
Deep Learning AMI에는 이제 Amazon EC2 C5 및 P3 인스턴스에서 딥 러닝 애플리케이션을 가속화하도록 소스에서 특별히 구축된 TensorFlow 1.11의 최적화된 빌드가 제공됩니다. Amazon EC2 C5 인스턴스의 경우, Deep Learning AMI가 인텔 Advanced Vector Extensions(AVX 명령 세트)가 탑재된 컴퓨팅 최적화 TensorFlow를 배포하여 벡터 및 부동 소수점 작업의 성능을 가속화합니다. 또한, 이 AMI는 Intel Math Kernel Library for Deep Neural Networks(MKL-DNN)를 활용하도록 사전에 구성되어 제공됩니다. 합성 ImageNet 데이터 세트로 ResNet-50 벤치마크를 교육하는 작업은 c5.18xlarge 인스턴스 유형에서 TensorFlow 1.1의 최적화된 빌드를 사용할 경우 기본 TensorFlow 1.11 바이너리로 교육하는 것보다 11배 더 빨랐습니다.
Amazon EC2 P3 인스턴스의 경우, Deep Learning AMI가 최신 NVIDIA CUDA 9.0 및 cuDNN 7.3.1로 사전에 구성된 TensorFlow 빌드를 배포하여 Volta V100 GPU의 혼합 부동 소수점 컴퓨팅 기능을 활용합니다. Deep Learning AMI는 프레임워크의 가상 환경을 처음 활성화할 때 선택한 EC2 인스턴스에 최적화된 프레임워크 빌드를 자동으로 배포합니다.
또한, AWS Deep Learning AMI는 PyTorch, Apache MXNet 등 널리 사용되는 프레임워크를 지원하며, 모두 사전에 설치되고 완전하게 구성되어 있으므로 몇 분 만에 딥 러닝 모델 개발을 시작하고 동시에 Amazon EC2 인스턴스의 컴퓨팅 기능을 충분히 활용할 수 있습니다. AWS Deep Learning AMI에서 지원하는 프레임워크 및 버전의 전체 목록은 출시 정보를 참조하십시오.
시작 안내서와 개발자 안내서의 초급~상급 자습서를 사용하면 AWS Deep Learning AMI를 빠르게 시작할 수 있습니다. 또한, 토론 포럼을 구독하면 출시 공지를 확인하고 질문을 게시할 수도 있습니다.