今回は、OpenAIが公開しているロボットアームの強化学習に挑戦します。ロボットアームの強化学習は、ロボットアームで物体を挟んだり押したりして動かすFetchと、人の手を模したロボットを動作させるShadowHandがあります。その中から、FetchPickAndPlace、HandManipulateBlockRotateXYZ、HandManipulateBlockFullの強化学習に挑戦してみました。 強化学習 　強化学習とは、簡単に説明すると、まず、あるモデルを元にシミュレーションをします。次に、シミュレーションの結果を元にモデルを学習します。その学習したモデルを使って、またシミ...

Ada Lovelace アーキテクチャ 　Geforce RTX 4090は、新型GPUアーキテクチャ「Ada Lovelace」を採用する初めてのGPUです。製造プロセスが4nmになり微細化が進み、GPUコア数、周波数が劇的に伸びました。また、Tensorコアは第4世代となり、FP8演算エンジンも搭載されました。 RTX4090スペック 今回、比較したGeforce RTX3090と、Geforce RTX4090のスペックを下表にまとめました。   Geforce RTX 4090 Geforce RTX 3090 アーキテクチャ Ada Lovela...

史上初エクサスケールシステム、Frontier 　ISC2022において、発表されたTOP500にて、Frontierが2位の富岳（442.01 PFLOPS）を抜いて、1.102 EFLOPS と、初めて「EFLOPS」の数値を達成して1位となりました。 　Frontierは、74台のCray EXキャビネットに9,408ノードを収容し、それぞれにAMD Milan “Trento” 7A53 Epyc CPUを1個とAMD Instinct MI250X GPUを4個搭載して構成されています。総GPU数は 37,632基です。 AMD Instinct MI250 　今回は、Fro...

先日のNVIDIA RTX A6000のベンチマークに続いて、NVIDIA RTX A5000、NVIDIA A10のベンチマーク情報を公開しました。 NVIDIA RTX A5000、NVIDIA A10のDeep Learning学習性能を、NVIDIA RTX A6000、Geforce RTX3090と比較し、検証しています。 スペック情報 NVIDIA RTX A6000、NVIDIA RTX A5000、Geforce RTX3090、NVIDIA A10のスペック比較です。 (※公開情報などからの推測値です) GPU型番 RTX A60...

先日の、NVIDIA A100のベンチマークに続いて、NVIDIA RTX A6000 のベンチマーク情報を公開しました。 NVIDIA RTX A6000の Deep Learning 学習性能を、NVIDIA A100、Tesla V100Sと比較し、検証しています。 スペック情報 NVIDIA A100-PCIE、NVIDIA RTX A6000、NVIDIA V100S-PCIEのスペック比較です。 NVIDIA RTX A6000は、一部公開されていません。 GPU型番 NVIDIA A100-PCIE NVIDIA RTX A6000 ...

Nvidia A100 のベンチマーク情報を公開しました。 今回は、CNNだけでなくBERTでもベンチマークしました。下からダウンロードページに飛びます。 今回、アーキテクチャがAmpereへと更新され、性能向上だけでなく、様々な機能が搭載されました。 スペック情報 NVIDIA A100-PCIEと、NVIDIA V100S-PCIEのスペック比較です。 TensorCore、FP16の性能が大きく伸びました。 GPU型番 NVIDIA A100-PCIE NVIDIA Tesla V100S-PCIE アーキテクチャ ...

はじめに 　Kamonohashiを使用して、どのように機械学習を進めて行けばよいかを、簡単な例を通して紹介します。機械学習に関して知見が十分あり、Kamonohashiの利用方法を知りたい人は、公式チュートリアルを参照ください。 　Kamonohashiユーザーのための機械学習講座カリキュラムは下記になります。Kamonohashiのアカウント、GitHub/GitLabのアカウントを有する人が対象です。 データセットの準備と登録 サンプルプログラムの準備 テスト環境での実行 Kamonohashiで学習 　Kamonohashiの利用にあたって、利用端末にDo...

Kamonohashiとは 　Kamonohashiとは、上にある絵のような生物ではなくて、日鉄ソリューションズが、AI開発の基盤システムとして提供しているソフトウェアで、5月にオープンソース化されました。データの管理や学習するGPUの割り振りなどをしてくれる開発プラットフォームです。今回は、Kamonohashiの構築について紹介したいと思います。 （カモノハシの絵は、本件のKamonohashiとは一切関係ありません。） 　Kamonohashiは、複数人で、GPU、ストレージを共有し、AI開発をチームで推進することを想定して開発されています。AI開発を、チームで進めるには、学習にお...

概要 　先日、DGX-1を購入した記事を書きました。今回は、DGX-1を現在の他製品と比較したベンチマークを紹介します。 ハードウェア環境 　今回は、DGX-1と、HPC5000-XBWGPU10R4Sに NVIDIA® V100-PCIE(16GB)、RTX2080Tiを搭載して、比較します。ハードウェア環境は下表のとおり。表で分かる通り、RTX2080TiとNVIDIA® V100PCIEは、4枚しか持っていません。 機種 NVIDIA DGX-1 HPC5000-XBWGPU10R4S 搭載GPU NVIDIA® V100-SXM2 RTX2080T...

今回は深層学習のベンチマークの結果ではなく、うんちくを書いていきます。うんちくと言っても、私が持っているものは、正答率に関してではなく、学習速度に関するものなので、一般には、全く役に立たないと思います。

DGX-1@AI・人工知能EXPO 　弊社にてDGX-2を取り扱うことになりました。それに伴い、弊社でDGX-1を購入しました。AI・人工知能EXPOでも展示してました(動作させるのに200V環境が必要なので、もちろん静態展示です)。弊社のブースでは、DGX-1の他に、OpenPoseなどを展示していました。 　弊社のブース来て下さった方々、本当にありがとうございました。 MLPerf 　せっかくDGX-1を手に入れたので、MLPerfというベンチマークを行うことにしました。 　MLPerfとは、既定のモデルを、既定の性能まで、既定の方法で学習して、その時間を競うベンチマ...