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AWS 深層学習 AMI は TensorFlow と Microsoft Cognitive ツールキット用の Volta GPU に対するより高速のトレーニングを提供します
Ubuntu と Amazon Linux の AWS 深層学習 AMI に最新バージョンの TensorFlow (1.5) と Microsoft Cognitive ツールキット (2.4) が含まれます。 これらのフレームワークは、NVIDIA CUDA 9 と cuDNN 7 ドライバーのサポートを提供します。これにより、ユーザーは Amazon EC2 P3 インスタンスに対応する V100 Volta GPU によりサポートされる複合精度のトレーニングを利用できるようになります。当社の Volta における TensorFlow 1.5 のテストでは、ResNet-50 ベンチマークを合成 ImageNet データを使って FP16 モードの p3.8xlarge インスタンスでトレーニングすると、TensorFlow 1.4.1 でのトレーニングよりも 1.8 倍高速になりました。
深層学習フレームワークの最新の更新
深層学習 AMI は、個別のConda ベースの仮想環境で、深層学習フレームワークの最新の正式バージョンに対して、事前構築された pip バイナリを提供します。 各フレームワークは、サポートする NVIDIA CUDA の差新バージョンで事前構成されます。
CUDA 9 によるフレームワーク:
- Apache MXNet 1.0 (Gluon 付き)
- Caffe2 0.8.1
- Microsoft Cognitive ツールキット (CNTK) 2.4
- PyTorch 0.3
- TensorFlow 1.5
- Theano 1.0
- CUDA 8 による Caffe 1.0
- Keras 1.2.2 と Keras 2.1.3
AMI は、次のツールにより提供されるモデルのサービスとデバッグ機能も含みます。
- Apache MXNet Model Server 0.1
- TensorFlow Serving 1.4.0
- TensorBoard 1.0.0
AWS Deep Learning AMI の使用開始
AWS 深層学習 AMI の最新リリースは、AWS Marketplace で入手できます。当社で選ぶ AMI トピックは、お客様のディープラーニングプロジェクトに適した AMI を選ぶための支援となります。また、AWS で初めてのディープラーニングモデルを迅速にデプロイするためのチュートリアルや開発者向けのリソースも多数用意されています。
Sumit Thakur は AWS Deep Learning のシニアプロダクトマネージャーです。特に Deep Learning AMI のエンジンを使いやすくすることに焦点を当て、ユーザーがクラウドでディープラーニングを開始しやすくする製品を担当しています。自然に触れたり、SF の TV シリーズ鑑賞が趣味です。