最近, Deep Learningを使った画像認識などにチャレンジしているのだが, 学習時間の短縮のために時々AWSのG2インスタンを使うことがある.
G2インスタンスを使う場合, ここ[1]などのようにCUDAやcuDNNをインストールしてGPUを使えるようにし, その上でTensorFlowやKerasをインストールするなど, 結構環境づくりに手間がかかった.
その上, G2インスタンスのGPUであるGRID K520は, 最新のNDIVAドライバではサポートされていない(Ver367.xxまで)といったトラップまである.
(最初は見事にトラップにはまってしまった.)
そこで, Deep Learningが簡単に使えるAMIがないかと探していたところ, 最近Oregonリージョンでは「Deep Learning AMI Ubuntu Version」[2]なるAMIがAWS Marketplaceにあることが分かった.
そこでこれをちょい試してみることに.
すると, インスタンス生成時にこのAMIを選択するだけで, すぐに以下のDeep Learningフレームワークが利用できるようになった.
MCNet | v0.9.3 tag |
TensorFlow | v1.0.1 tag |
Theano | rel-0.8.2 tag |
Caffe | rc5 tag |
Caffe2(Experimental) | v0.6.0 |
Torch | master branch |
Keras | 1.2.2 tag |
CNTK | v2.0rc1 tag |
注) 2017/4/20現在
Kerasを使った画像分類の学習を試してみたが, 問題なく動作しているようだ.
最近まで, Deep Learning用にGPUボード搭載のPC組み立てようかと考えていたが, こんなに環境構築が簡単な上に, 用途によってはよりハイスペックなP2インスタンスの選択も可能な点を考えると, 当面AWSをスポットインスタンスで使うのもいいか, と考え始める今日この頃.
GPU使ってDeep Learningを試してみたい方には, これはおススメです.
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参照URL:
[1] AWS g2インスタンス(GPU:K520)にCUDAを入れる際の落とし穴(2017年3月版)
[2] AWS Marketplace: Deep Learning AMI Ubuntu Version
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