GPU 対応深層学習システム TensorFlow が利用可能なマネージドサービスを AWS EC2 で提供開始

株式会社クラスキャット（本社：東京都港区赤坂、代表取締役社長：佐々木規行）は、米 Google 社によりオープンソース化された深層学習フレームワーク TensorFlow を軸とする、GPU (Graphics Processing Unit) 対応の高速機械学習マネージドサービス「ClassCat® Jupyter Service for Deep Learning」を AWS (Amazon Web Service) 上で本日（1月6日）から提供開始することを発表致しました。TensorFlow の他、Caffe や Pylearn2 も利用可能です。

深層学習は機械学習の一分野で多層構造な深層ニューラルネットワーク (DNN = Deep Neural Network) における最新の学習手法です。深層学習は分類問題をはじめ、機械学習全般の問題に役立つとされていますが、主として画像認識や音声認識などで強力なパターン認識力を持つことが実証され、大きな注目を浴びています。本サービス「ClassCat® Jupyter Service for Deep Learning」では TensorFlow をはじめとする深層学習に特化した各種フレームワークを GPU の利用により高速化を図ったマネージドサービスとして提供します。

新サービス「ClassCat® Jupyter Service for Deep Learning」は Amazon EC2 の G2 インスタンスを利用した高速な汎用目的計算 (GPGPU = General Purpose computing on GPU) 環境上に構築されています。
Ubuntu 14.04 LTS をベースに GPU 対応ドライバ及びアクセラレータがインストール済みで、GPU に対応した Python 数値計算ライブラリ Theano が利用可能です。Theano は Numpy と良く統合され、GPU による高速化や自動微分をサポートする、機械学習ライブラリ構築を支援する定番の数値計算ライブラリです。

新サービス「ClassCat® Jupyter Service for Deep Learning」は米 Google 社により昨年11月にオープンソース化された深層学習フレームワーク TensorFlow を軸としています。TensorFlow は多くの優れた特徴を持ちます。
例えばデータフローグラフとして表現できさえすれば（ニューラルネットワーク以外でも）処理できる柔軟性があり、同じコードで CPU でも GPU でも動作し、トレーニングされたモデルのモバイルシステムへの配備も可能なポータビリティがあります。また学術的な研究と実製品でコードも共有されています。その他にも自動微分の機能や動作環境の最大限の活用を可能にする機能も持ちます。

新サービス「ClassCat® Jupyter Service for Deep Learning」は深層学習のデファクトスタンダードであるフレームワーク/ライブラリ – Caffe 及び Pylearn2 も併せてサポート致します。
Caffe は BVLC (Berkeley Vision and Learning Center) で開発されているフレームワークで GPU の利用をサポートしています。特に画像認識の分野で高い評価を受けています。
Pylearn2 はモントリオール大学で開発された、YAML 形式で定義を記述するタイプのフレームワークです。（GPU 対応の）Theano 上に構築されています。

また新サービス「ClassCat® Jupyter Service for Deep Learning」では Jupyter サービスが提供され、深層学習の各種チュートリアルも Jupyter から利用可能になっています。
Jupyter は データサイエンスや科学技術計算分野で利用が期待される Web インタラクティブな環境で、Web ブラウザから手軽に利用可能となっています。コードや視覚化を含む文書を簡単に共有することもできます。

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