Deep Learningマシンラインアップ

DeepLearningマシンラインアップ MAS-XE5-SV4U/8X DeepLearningBOX APEEX5 8900 MAS-XS-621RM/4X GU-1100 APEXX2  2400 G-Dash SVP4800 DGX-1 G-Dash SVP1400 DGX Station MAS-XE5-SV4U/8X APEXX1 1400 GDEPアドバンスのディープラーニング用マシンのラインアップは学習用、推論用それぞれでGPU枚数やフレームワーク、利用環境に合わせてフレキシブルに選択が可能です。
もともとディープニューラルネットワークは、従来の計算リソースでは扱いきれなかったビッグデータが、GPUをはじめとするハードウェアの進化に伴い大量の計算処理を担えるようになってきたところに端を発しています。

例えば一般的なフレームワークにチュートリアルとして入っているMINST(0~9の手書き文字画像を7万枚集めたデータセット)は、28×28ピクセルのGrayScaleで各訓練イメージの画像が用意されていますが、入力層で28×28=784次元のベクトルとして受け取ります。出力層が0~9までの10次元、これに中間層が加わると相当数のパラメータの最適化を行わなければなりません。当然層が深くなればなるほど比例してパラメーターも増えていきます。

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もともと行列演算が得意なGPUはディープラーニングのCPU対比で約10倍のパフォーマンスを発揮することが可能です。これは、例えば、GPUを2枚搭載したワークステーションでAlexNetで1日程度かかる学習をCPUで行う場合は10日程度かかる計算となります。つまり同じ計算リソースを使って同じ時間に10倍の学習を流すことが可能になるのです。
NVIDIAのエリートパートナーであるGDEPアドバンスがご用意するDeepLearningマシンは、お客様に最適なGPUカードの選択はもちろん、ディープラーニング用CUDAライブラリ「cuDNN」、密行列や疎行列、フーリエ変換などの各種の数学ライブラリ、マルチGPU集合通信ライブラリ「NCCL(ニックル)」などNVIDIAが提供する堅牢なソフトウエアスタッグをオプティマイズしてインストールしています。合わせてNVIDIAが開発したWebベースでのディープラーニングの学習やテストを簡単に実行するためのユーザインタフェースツール「DIGITS」もインストール。GDEPアドバンスオリジナルのDIGITS日本語マニュアルが添付されているところもNVIDIAパートナーして初期からGPUによるディープラーニングを推奨してきたGDEPの特長でもあります。

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さらにCaffeやTorch、Theano、TensorFlow、Chiner、CNTK、mxnetなどメジャーなフレームワークをあらかじめインストールしており、さらにディープラーニング用ワークステーションの先駆け的存在でもある「DeepLearning BOX」はハンドサインの認識デモプログラムをバンドルするなど、GDEPアドバンスのDeepLearningマシンであれば届いたその日からすぐにディープラーニング環境を実現できます。

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