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Deep learning クラウト?GPUとエッシ?AI 配布用
Nov 18, 2017
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篤 富田
iOSコンソーシアム 開発技術WG 2017年11月度 資料
Engineering
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21.
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24.
カスタム分类器の作り方
25.
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26.
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長時間の学習には 電源管理?室温管理なども 重要になってくる
48.
そこでクラウド
49.
クラウドGPUインスタンス比較 (2017/11/14現在) Microsoft NCシリーズ Tesla
K80(x1 ~ x4) ?110.57/h ? ?486.54/h Microsoft NC6シリーズ Tesla P100(x1 ~ x4) ?110.57/h ? ?486.49/h Microsoft NDシリーズ Tesla P40(x1 ~ x4) ?110.57/h ? ?486.49/h IBM Tesla K80 (x2) $5.30/h AWS P2シリーズ Tesla K80 (x1 ~ x16) $1.542/h ? $24.672/h AWS P3シリーズ Tesla V100 (x1 ~ x8) $5.243/h ? $41.944/h GCP K80 (P100提供予定) $0.770/h さくらインターネット さくらの専用サーバ 高 火力シリーズ Tesla P40 x1 ?349/h(税抜) さくらインターネット さくらの専用サーバ 高 火力シリーズ Tesla P100 x1 ?357/h(税抜) 機械学習向けではないのでGrid K2 K520 M60を除く AWSは東京リージョン オンデマンドインスタンス GCPは台湾リージョン
50.
ゲーミングPC用GPUを活用 するという手も。。。
52.
長時間の学習時には電源管理?室温管理などの 問題もあるが、実験にはいい
53.
骋笔鲍→狈笔鲍
54.
Deep Learning GUI環境
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Neural Network Console /
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58.
エッジ础滨への流れ
59.
なぜ今エッジAIなのか? ?レイテンシーの少なさ ?ネットワークコスト ?セキュリティ?プライバシー
60.
IoTとエッジAIは 親和性が高い
61.
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62.
iPhone XのNeural Engine =
FPGA
63.
最初に来るエッジAIは モバイル向け CoreML TensorFlow Lite ?
Facebookも Caffe 2 Go を発表
65.
学習はクラウドで 推論はモバイルで
66.
学习もいつかエッジに
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CoreMLから AI始めてみませんか?
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