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2017年11月9日に開催された AWS EC2 P3 インスタンス Launch イベントでのエヌビディア佐々木の資料です。
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NVIDIA GPU Cloud の紹介
1.
エヌビディア合同会社 EC2 P3インスタンス登場記念 NVIDIA GPU
CLOUD の紹介
2.
2 ディープラーニングの課題 ディープラーニングの環境を構築、 テスト、維持することは意外に手間が かかります。 フレームワーク自体の開発スピードも 速く、頻繁に更新されるため、最新 版への追従は容易ではありません。 ドライバ、ライブラリ、フレームワーク 間の依存性を管理するには高度な 技術が必要です。 NVIDIA ライブラリ NVIDIA Docker NVIDIA
ドライバ NVIDIA GPU オープンソースの フレームワーク
3.
3 最適化されたディープラーニング環境 NGC はフレームワーク、ライブラリ、OS が統合され、すぐに使えるコンテナを 無料で提供します。 複雑な依存関係と頻繁な更新を考 慮しながら環境を「手作り」する手間 を解消します。 このコンテナは DGX
Systems や AWS のような GPU クラウドサービス で利用できます。
4.
4 NVIDIA DOCKER コンテナによるポータビリティ コンテナのメリット: GPU 対応アプリケーションの展開を容易に 個々のフレームワークやアプリケーションをコンテナで隔離 同一モジュールの異なるバージョンが混在可能 複数環境でのアプリケーション共有・コラボレーションを促進 4
5.
5 コンテナ化されたアプリケーション TF Tuned SW NVIDIA
Docker CNTK Tuned SW NVIDIA Docker Caffe2 Tuned SW NVIDIA Docker PyTorch Tuned SW NVIDIA Docker CUDA RTCUDA RTCUDA RTCUDA RT Linux カーネル + CUDA ドライバ Tuned SW NVIDIA Docker CUDA RT Other Frameworks and Apps. . . 常に最新 エヌビディアが毎月フレームワークのコンテナを更新
6.
6 コンテナをPULLイメージをデプロイサインアップ NGCでディープラーニングを始めるには まずは NGC のアカウントを作成 してください。 www.nvidia.com/ngcsignup お好みのフレームワーク
コンテナを PULLしてください。 これで準備完了です! NVIDIA Volta Deep Learning AMI for NGC で P3 インスタンスを作成!
7.
7 NVIDIA GPU CLOUD
まとめ NGC はディープラーニングをさらに加速 イノベーションへの 最短経路 全てのプラットフォーム でディープラーニング 常に最新
8.
8 日本最大の GPU 技術イベントにぜひご参加ください 2017/12/12~13
| 東京 | #GTCJapan http://www.gputechconf.jp/ 基調講演は CEO ジェンスン ファン GPU テクノロジが可能にする AI、VR、自動運転の最先端がここに GTC Japan 2017 は 2017年12月12 ~ 13日に東京で開催
9.
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