Dojo ++ 「GPUなしでもここまでできるAI構築シリーズ Part 2」
イベント内容
録画
https://video.ibm.com/recorded/128418674
過去の内容は下記の日程リンクから追えます。
概要
この勉強会ではGPUなしでもCPUの特性を活かしたAI構築ができる方法をシェアします。
現在のAIブームでは画像処理が流行してるためCPUを利用したAI構築が注目されることは少なかったようです。
しかし汎用CPUでも利用するソフトウェアを変えることによって機能を引き出し、性能をあげることができます。
x86 CPUの元祖供給元、インテルからも講師を招き、AI構築を前提としたソフトウェア選択について解説いただきます。
画像解析のように曖昧であっても即時の結果が重要な処理はGPUが適切であることはよく知られています。
しかし、特定環境のシミュレーションのように厳密さが要求される場合はCPUによる処理が適切な場合も多くあります。
実際の演算処理ではコンピュータビジョンでもシミュレーションでもベクトル演算という計算をしています。
そしてAI活用にベクトル演算は不可欠な技術となっています。
その背景がみえると目的に対する機械の向き不向きがみえてきます。
CPUでのAI処理が遅い、といま感じていてもそれが使い方や考え方で変わるに違いありません。
このシリーズは全4回です。
回 | 開始時間 | 内容 |
---|---|---|
1 | 9月17日 14:00 | 座学のみ |
2 | 10月29日 14:00 | 座学, ハンズオン |
3 | 11月12日 14:00 | 座学, ハンズオン |
4 | 12月10日 14:00 | 座学, ハンズオン |
*IBM社員も参加し、一緒に学ぶ場所とさせていただきます。
第2回の内容:
CPU向けにチューンされたTenserFlowに触れます。
TenserFlowそのものについては普段から使っている方には恐らく少し物足りない入門編的な内容です。ご了承ください。
逆に初めて使ってみる、という方にはぴったりです。
座学では次の内容を実施します。
Intel TenserFlowインストール手順:
https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/tools/distribution-for-python/get-started.html
https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/articles/intel-optimization-for-tensorflow-installation-guide.html
CPUでの分散学習教材:
https://github.com/hiouchiy/IntelAI/tree/master/distributed_training_on_cpu
今回含まれる技術
- 5G, TCP/IP
- Python (特にインテル® Distribution for Python*)
- TensorflowおよびPyTorch (特にインテル® optimized Deep Learning Framework)
- インテルの Deep Learning ライブラリ (インテル® OpenVINO™ ツールキット)
タイムテーブル
オンライン・イベント参加のURL: セミナーが近くなりましたら公開いたします。
13:45 以降に上記の参加用 URL にアクセスし、開始をお待ちください。 社員の方も同様です。
時間 | 内容 | 発表者 |
---|---|---|
13:45-14:00 | オンライン受付 | |
14:00-14:10 (10分) |
AIに必要なデータをどう送るのか、ネットワークを考える | 日本IBM 小島克俊 |
14:10-15:00 (50分) |
インテルがチューンしたPythonとTensorflowを使ってみる | インテル 大内山浩 |
15:00-15:15 | QA & クロージング | 日本IBM 小島克俊 インテル 大内山浩 日本IBM 小薗井康志 |
※ タイムテーブルは変更になる可能性があります。予めご了承下さい
※ 終了後は アンケート への入力 と、Q&Aサポート(Slackチャネル,勉強会実施中に案内します)の申し込みをよろしくお願いいたします。
参加条件
- 既にのIBM Cloud アカウント (無料のライト、Subscriptionを含む) をお持ちのかた
まだの方は受講前に以下の条件準備をお願いいたします
- IBM Cloud アカウント(無料) の取得
3分程度のビデオ によるアカウントの取得方法もご参照ください。
環境設定
事前にこちらの環境を用意いただくとつまずきが減るかもしれません。
内容は
Dockerのインストール
AnacondaのDockerイメージ取得
コンテナ内Linuxにapt-getで追加モジュールインストール
その他
IBM Cloudのご契約内容や、ご請求に関するお問い合わせにつきましては、弊社サポート窓口までお願いいたします。
■IBM Cloudサポート
https://www.ibm.com/jp-ja/cloud/support
このシリーズ
このシリーズは以下の構成になっています。 初回からみていただくのがおすすめですが、概ねどの回からみられても完結している内容になっています。
part 1 GPUなしでAI構築とは
part 2 インテルのTensorFlowがあるとは
part 3 AIモデルのテンプレートをつかってみる
part 4 カスタムAIモデルをつくってみる
注意事項
※ 掲載タイミングや更新頻度によっては、情報提供元ページの内容と差異が発生しますので予めご了承ください。
※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。
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