分散深層学習における耐故障性と可塑性 | Preferred Research

2019/11/01 23 users Preferred Research 可塑性

ImageNetを15分で学習して以来 [1]、Chainerと沢山のGPUを使って深層学習を並列化し、一回の学習に必要な時間を大きく短縮することができるようになりました。その後、ImageNetの学習は深層学習における並列化 ・高速化のデファクト標準ベンチマークとなりました [2]。それと同時に、深層学習の並列化および大規模化は進... 続きを読む

大学院修士課程に入学した - seri::diary

2018/04/23 45 users ぞい 修士 seri 課程 専攻

2018 - 04 - 23 大学院修士課程に入学した 雑記 tl; dr 会社員辞めて2018年4月から 筑波大学 のCS専攻の大学院 修士 課程に入学した 分散深層学習の学習高速化とか大規模inputデータへの対応などに関する研究をする予定 がんばるぞい 大学院に入学した 2018年4月から仕事を辞めて 筑波大学 のシステム工学研究科 コンピュータサイエンス 専攻の 修士 課程で大学院生をやっ... 続きを読む

ChainerMN による分散深層学習の性能について | Preferred Research

2017/02/08 64 users Preferred Research マルチノート pfn

米サンフランシスコで開催された「Deep Learning Summit 2017」にて、PFN は Chainer のマルチノードでの分散学習対応への取り組みについて発表しました。本記事では、その発表について詳しく説明していきます。 分散深層学習の重要性と現状 GPU の性能は継続的に向上していますが、より大きなデータを活用してより精度の高いモデルを実現するために、深層学習で使われるモデルのパラ... 続きを読む