オンライン開催の GTC 2020（ ）にて NVIDIA CEO Jensen Huang氏 の Keynote がアナウンスされました。発表は NVIDIA YouTube Channel ( ) で 公開されています。プレイリストはこちらです。 AIやデータサイエンス、HPC、自動運転やグラフィックなどに関する新情報が次々と出てきています。 NVIDIA A100 GPU。最新Ampere世代、TensorFloat32に対応し、Sparse Matrixに最適化された新たなTensorCore と 1.5TB/sの高帯域なHBM2を備え、PetaOPS級の性能。ますますD...

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...