NVIDIA GPU Cloud の紹介
5 likes3,275 views
![11
NGC 関連情報
NGC ホームページ
https://www.nvidia.com/ja-jp/gpu-cloud/
NGC へのサインアップ（アカウント作成）
http://www.nvidia.com/ngcsignup
NVIDIA GPU CLOUD DOCUMENTATION
http://docs.nvidia.com/ngc/index.html
[YouTube] Get Started with NVIDIA GPU Cloud
https://youtu.be/MXmFRhA1VTk
[Qiita] AWS と Azure と自宅の PC で NVIDIA GPU Cloud (NGC) のコンテナを動かしてみた
https://qiita.com/ksasaki/items/618b2f6c0cacbc7f9584](https://image.slidesharecdn.com/introductiontongc-180314080558/85/NVIDIA-GPU-Cloud-11-320.jpg)
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環境の構築・テスト・ 運用をゼロから自分で行うのは、複雑 で時間のかかる作業です。 ディープラーニングのフレームワークは コミュニティによって非常に速いペースで 開発が進められています。 GPU ドライバ、ライブラリ、DL フレーム ワークの依存関係を正しく管理するに は高度な専門性が必要になります。 NVIDIA ライブラリ NVIDIA Docker NVIDIA ドライバー NVIDIA GPU オープンソースの フレームワーク
- 3. 3 NVIDIA GPU CLOUD 数週間ではなく、数分でイノベーションを生み出す ディープラーニング ソフトウェア環境を構築するため の複雑な作業を、大幅に軽減します。 クロス プラットフォーム ディープラーニング NGC のコンテナは、オンプレミスの DGX Systems や TITAN 搭載 PC だけでなく、各種クラウドの GPU インスタンスでも同じように動きます。 常に最新 コンテナが最高のパフォーマンスを発揮できるように、 エヌビディアが毎月アップデートを提供します。 誰でも、どこでも、ディープラーニング NVIDIA GPU Cloud は GPU に最適化された ディープラーニング フレームワークと各種ライブラリを、 すぐに実行できるコンテナとして無料で提供します。
- 5. 5 クロス プラットフォーム ディープラーニング NVIDIA Volta あるいは Pascal 世代の PC 用 GPU NVIDIA DGX-1 と DGX Station TESLA V100 搭載の Amazon EC2 P3 インスタンス
- 6. 6 NGC の GPU 最適化ディープラーニング コンテナ NVCaffe Caffe2 Chainer Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) DIGITS MXNet PyTorch TensorFlow Theano Torch CUDA (base level container for developers) NVIDIA TensorRT inference accelerator with ONNX support ディープラーニングソフトウェアの包括的なカタログ
- 7. 7 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 Kernel と CUDA ドライバ Tuned SW NVIDIA Docker CUDA RT Other Frameworks and Apps. . . 常に最新 エヌビディアによるフレームワークとコンテナの月例更新
- 8. 8 コンテナをPULLイメージをデプロイサインアップ 3 ステップで始める AWS と NGC でのディープラーニング 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！
- 9. 9 VOLTA でのパフォーマンスを最大化 Tesla K80 の 10 倍以上のパフォーマンスを発揮 0 2 4 6 8 10 12 K80 V100 TC GPU の世代による学習性能の比較 NGC から提供されるフレームワークは NVIDIA が Volta 向けに最適化済み NVIDIA 提供のクラウド イメージは最高 の性能を発揮するようにチューニング Volta は Tesla K80 との比較で 10 倍 以上のパフォーマンスを発揮 ResNet-152 Training, 8x K80 (16 GPUs total) compared with 8x V100 NVLink GPUs using NVIDIA 17.10 containers
- 10. 10 まとめ NVIDIA GPU Cloud 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 サインアップはこちらから (無料): http://www.nvidia.com/ngcsignup
- 11. 11 NGC 関連情報 NGC ホームページ https://www.nvidia.com/ja-jp/gpu-cloud/ NGC へのサインアップ（アカウント作成） http://www.nvidia.com/ngcsignup NVIDIA GPU CLOUD DOCUMENTATION http://docs.nvidia.com/ngc/index.html [YouTube] Get Started with NVIDIA GPU Cloud https://youtu.be/MXmFRhA1VTk [Qiita] AWS と Azure と自宅の PC で NVIDIA GPU Cloud (NGC) のコンテナを動かしてみた https://qiita.com/ksasaki/items/618b2f6c0cacbc7f9584