AIと機械学習のためのクラウドコンピューティング
Rescaleは、機械学習をクラウド内のGPUで簡単に利用するための手段を提供しており、Caffe、Torch7、Tensorflowなどの人気のあるフレームワークをサポートしています。これらは一般的に構成するのが困難で時間がかかる場合がありますが、構成済みの状態で提供されます。
HPCがAIと機械学習にもたらす利点
柔軟な構成
さまざまな種類やバージョンのGPUを瞬時に利用可能。
フレームワークの最適化
人気の高い機械学習フレームワークがあらかじめ設定されており、Rescaleエコシステムのさまざまハードウェアアーキテクチャーでテストされています。
ビジュアライゼーションの統合
人気のあるTensorflowやKeras Notebooksなどの機械学習ツールがLinux仮想デスクトップにインストールされており使用可能になっています。
機械学習の成果を加速的に発展させる柔軟なクラウド環境
コンピューターが学習、計画、問題解決などの人間の脳と同様に機能するようにプログラムされているものが、AI（人工知能）です。AIは長きにわたって存在してきましたが、技術が進歩するにつれてAIも進歩しました。機械学習モデルには、どのように決定するかが教えられます。人間の心の理解をさらに進歩させることで、機械がプログラムの答えを解決する方法を教えるのではなく、深層学習と呼ばれる、人間の脳のように機能しそれ自身の傾向やパターンを見つけることができるようになりました。
一般的に、機械学習環境の設定は困難です。さまざまなモデルを実行するために、高価なオンプレミスのGPU利用を含む、大量のコンピューティング能力が必要です。フレームワークをセットアップして正常に機能させるためには、多くのライブラリの依存関係が必要で、さまざまなパッケージを一緒に動作させることはしばしな困難を伴います。企業はイノベーションのために時間を使う代わりに、インフラ構築に時間を費やさなければならないため、専門家やそのデータサイエンティストを雇用する必要があります。
機械学習は、これまで見たことのない傾向やパターンについての洞察を提供できることから、ビジネスの重要な側面になりつつあります。企業は、競合に対して優位に立つために、ビジネスのあらゆる側面に機械学習を組み込んで、優れた洞察を得ています。
Rescaleは、機械学習と深層学習の力を解き放つためのプラットフォームを提供しています。
- 主要な深層学習フレームワークおよびライブラリへアクセスするインスタンスを提供
- 最新のGPUをすぐに活用可能
- Singularityコンテナを利用可能
- 独自のNVIDIA CUDAアプリケーションをアップロードし実行
- HPCハードウェア: NVIDIA Tesla P100およびTesla V100 GPU、Intel Skylakeプロセッサ、InfiniBandインターコネクト、1TB以上のRAM。
- 最先端の機械学習ソフトウェア: TensorFlow、Keras、Caffe2、PyTorch、Chainerなど、人気の高いライブラリの最新バージョンをすべてGPU上で実行するように構成済み。
- 柔軟でインタラクティブなバッチトレーニングインターフェース: Jupyterノートブックによるインタラクティブなモデリングとビジュアライゼーション、RescaleのAPIによる自動モデルのバッチトレーニング。
- 大規模データセット用のツール: 大規模なトレーニングデータセットを効率的にアップロードするためのファイル転送ツールで、多くのパブリックデータセットにすばやく簡単にアクセス。
機械学習のプロフェッショナルのためのHPCリソース
