ホーム » TensorFlow » TensorFlow 最新ステーブル版 及び TensorFlow 上の 高速プロトタイピング・フレームワークを2016年3月から提供開始

TensorFlow 最新ステーブル版 及び TensorFlow 上の 高速プロトタイピング・フレームワークを2016年3月から提供開始

tf_classcat_com.200x120

Press Release
2016年02月23日
TensorFlow 最新ステーブル版 及び TensorFlow 上の
高速プロトタイピング・フレームワークを2016年3月から提供開始
 
ー 深層学習サービス「ClassCat® Deep Learning Service v3.0」 ー

 

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、AWS (Amazon Web Service) / Azure 上の深層学習 (*1) マネージドサービス「ClassCat® Deep Learning Service (*2)」最新版 v3.0 において、TensorFlow 最新ステーブル版 (0.7.0) 及び TensorFlow 上の高速プロトタイピング・フレームワーク「Keras」を2016年3月から提供開始することを発表致しました。GPU 対応アクセラレータ最新版 cuDNN R4 にも対応しています。旧サービスの利用者は無償で乗り換えることができます。

TensorFlow 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です。TensorFlow は CPU でも GPU でも動作し、データフローグラフとして表現できれば多目的に処理できる柔軟性があり、ポータビリティがあり、その他にも自動微分の機能等の多くの優れた特徴を持っていますが最新ステーブル版 0.7.0 が2月17日にリリースされました。

新サービス「ClassCat® Deep Learning Service v3.0」ではこの TensorFlow 最新ステーブル版 0.7.0 にいち早く対応致しました。

TensorFlow 0.7.0 の主要な特徴と改良点は以下のようなものです :

  • (GPU 対応 SDK)CUDA >= 7.0 と(GPU 対応アクセラレータ)cuDNN >= R2 の利用が可能になります。そして cuDNN R4 へのサポートが追加されました。
  • ユーザ定義操作を追加し動的にロードするための方法が追加されました。
  • 優れたテスト・スーツの追加。
  • メタデータとともにグラフの保存を容易にする MetaGraphDef の追加。
  • udacity コース “TensorFlow による深層学習” のための課題の追加。
  • パフォーマンスの改良。

特に GPU 対応アクセラレータ cuDNN R4 への対応はパフォーマンスの改良が見込まれ、「ClassCat® Deep Learning Service v3.0」においても cuDNN R4 に対応致しました。

新サービス「ClassCat® Deep Learning Service v3.0」ではまた、TensorFlow 上の高速プロトタイピング・フレームワーク「Keras」も併せて提供致します。

「Keras」はオープンソースの深層ニューラルネットワーク・フレームワークで、TensorFlow を利用して CPU でも GPU でもシームレスに効率的に実行可能です。機能的には畳み込みネットワークとリカレント・ネットワークの組み合わせのサポートのような特徴もありますが、主眼としては、高度なモジュール化により迅速な実験を可能にすることに重点を置いて開発されました。(深層学習フレームワークに特有の)構成ファイルは不要で Python のみで記述可能です。
Keras の利用により、TensorFlow 上で簡単で早いプロトタイピングが期待できます。

 
 

【販売概要】

製品名  : ClassCat® Deep Learning Service v3.0
販売時期 : 2016年3月1日
販売形態 : 直接販売・販売パートナー経由・OEM
販売価格 : オープンプライス

【動作環境】

製品名  : ClassCat® Deep Learning Service v3.0
OS    : Ubuntu Server 14.04 LTS
ハードウェア : IaaS パブリッククラウド上でサービス提供致します。
※ GPU が利用可能な仮想サーバが必須です。
 
 

【用語】
1) 深層学習 – 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。

2)「ClassCat® Deep Learning Service」は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 AWS 及び Azure 上で提供するものです。
GPU 対応仮想サーバ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す。
深層学習フレームワークの日本語ドキュメントも併せて提供されます。

 
 

お問合せ
本件に関するお問い合わせ先は下記までお願いいたします。

株式会社クラスキャット
〒107-0052 東京都港区赤坂 7-5-6
セールス・マーケティング本部 セールス・インフォメーション
E-Mail:sales-info@classcat.com
WebSite: http://www.classcat.com/

※ ClassCat は株式会社クラスキャットの登録商標です。
※ AWS は米国その他の諸国における Amazon.com, Inc. またはその関連会社の商標です。
※ Azure は、米国 Microsoft Corporation の米国及びその他の国における登録 商標または商標です。
※ TensorFlow, the TensorFlow logo and any related marks are trademarks of Google Inc.
※ その他、記載されている会社名・製品名は各社の登録商標または商標です。

AI導入支援 #2 ウェビナー

スモールスタートを可能としたAI導入支援   Vol.2
[無料 WEB セミナー] [詳細]
「画像認識 AI PoC スターターパック」の紹介
既に AI 技術を実ビジネスで活用し、成果を上げている日本企業も多く存在しており、競争優位なビジネスを展開しております。
しかしながら AI を導入したくとも PoC (概念実証) だけでも高額な費用がかかり取組めていない企業も少なくないようです。A I導入時には欠かせない PoC を手軽にしかも短期間で認知度を確認可能とするサービの紹介と共に、AI 技術の特性と具体的な導入プロセスに加え運用時のポイントについても解説いたします。
日時:2021年10月13日(水)
会場:WEBセミナー
共催:クラスキャット、日本FLOW(株)
後援:働き方改革推進コンソーシアム
参加費: 無料 (事前登録制)
人工知能開発支援
◆ クラスキャットは 人工知能研究開発支援 サービスを提供しています :
  • テクニカルコンサルティングサービス
  • 実証実験 (プロトタイプ構築)
  • アプリケーションへの実装
  • 人工知能研修サービス
◆ お問合せ先 ◆
(株)クラスキャット
セールス・インフォメーション
E-Mail:sales-info@classcat.com