TensorFlow AWS サービス on G2 インスタンス with GPU

TensorFlow AWS マネージドサービス

クラスキャットは、米 Google 社によりオープンソース化された TensorFlow™ が AWS で手軽に利用可能な、GPU 対応の高速深層学習マネージドサービス「ClassCat® Deep Learning Service」を好評提供中です。– 掲載記事 : ZDNet Japan @IT (atmarkIT)

深層学習 & TensorFlow

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。

本サービスでは、深層学習に特化したフレームワーク TensorFlow 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 で提供致します。

Amazon EC2 | AWS 上のマネージドサービス / S3 も利用可能

新サービス「ClassCat® Deep Learning Service」は AWS 上のマネージドサービスとして提供されます。
Amazon EC2 の GPU カード標準装備 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 対応ドライバや CUDA ツールキットそしてアクセラレータがインストール済みです。

もちろん、G2 インスタンス上から S3 も利用可能になっていますので、訓練データ・テストデータが手軽に安全に活用できます。

セキュリティ対策も万全 – ネットワーク監視モニタ標準装備

マネージドサービスですから、必要以上にセキュリティに気を使う必要はありません。
クラスキャットの主力製品である Linux サーバ管理ツール「ClassCat® Cute」で培ったノウハウを活かし、デフォルトでネットワーク監視モニタを装備しており、セキュリティ対策も万全です。

その他サービス

新サービス「ClassCat® Deep Learning Service」は各種チュートリアルを含む、充実した日本語ドキュメントが提供されますが、導入に当たってはコンサルティング・サービスの利用も可能になっています。

TensorFlow の特徴

TensorFlow は幾つもの優れた特徴を持っています。

深い柔軟性

TensorFlow は硬直したニューラルネットワーク・ライブラリではありません。貴方の計算がデータフローグラフとして表現できるのであれば TensorFlow が利用できるでしょう。グラフを構築し、計算を駆動する内部ループを書くことができます。ニューラルネットワークに共通なサブグラフを集める有用なツールを提供していますが、ユーザは TensorFlow 上に自身の高レベルなライブラリを書くこともできます。

真のポータビリティ

TensorFlow は CPU あるいは GPU で動作し、デスクトップ、サーバあるいはモバイル環境で動作します。TensorFlow はラップトップ上で機械学習のアイデアで試すことができますし、スケールアップの準備ができれば TensorFlow は GPU 上でコード変更なしにそのモデルをより速く学習させることもできます。TensorFlow は学習したモデルをあなたの製品の一部としてモバイルに配備することもできます。

研究と製品の連結

機械学習のアイデアを研究から製品に移行する際に大きな書き直しを必要とする日々は過去のものです。研究科学者は新しいアルゴリズムを TensorFlow で実験し、製品チームは TensorFlow を使用してモデルを学習させ実際のカスタマーにサービス提供することができます。TensorFlow の利用は工業的な研究者にアイデアをより早く製品にすることを可能にし、学術的な研究者に大きな科学的な再現性とともにコードを直接的に共有することを可能にします。

自動微分

勾配法ベースの機械学習アルゴリズムは TensorFlow の自動微分機能の恩恵を受けるでしょう。TensorFlow ユーザとして、貴方は予測モデルの計算アーキテクチャ定義しそれを目的関数と結合し、そしてデータを追加するだけです — TensorFlow はあなたのために導関数の計算を処理してくれます。モデルにおける他の値に関連するある値の導関数の計算はグラフの拡張だけですから、何が起きているのかを常に正確に見ることができます。

言語オプション

TensorFlow は計算グラフをビルドし実行するために利用しやすい Python インターフェイスと実用的な C++ インターフェイスを兼ね備えています。スタンドアロンな TensorFlow の Python あるいは C++ プログラムを書いてみましょう。あるいはインタラクティブな iPython notebook で色々と試してみましょう。notebook では論理的にグループ化されたノート、コード、視覚化を保持することができます。

パフォーマンスの最大化

動作環境の全ての能力を利用したいですか？スレッド、キューそして非同期計算の最上級のサポートにより、TensorFlow は利用可能なハードウェアを最大限活用することを可能にします。貴方の TensorFlow グラフを異なるデバイスに計算要素を自由に割り当て、TensorFlow にコピーを処理させます。

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