@Vengineerの戯言

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今日は、Deep Learning Accleralation勉強会ですねということで、
昨日、Deep Learning Acceralation勉強会で、TensorFlow XLAの可能性というタイトルで発表してきました。

スライドは、上記のDeep Learning Acceralation勉強会のページにリンクが張ってあります。
また、スライドシェアのここからもアクセスできます。

TensorFlow XLAの衝撃から約半年。

多くの方がTensorFlow XLAに興味を持っているものの、
参考資料が非常に少ないという理由からなかなか先に進めていない感じですね。

TensorFlow XLAはまだまだ開発が進行中なので、機能の修正、追加、削除、統合が行われています。

今回発表した内容は、r1.3にて追加された Plugin という機能によって、
新しいハードウェアとTensorFlow を繋ぐためのインターフェースがかなり明確になったと思います。

9月1日にブログに書いたRaspberry Pi3でTensorFlow XLAを動かせないかな?のGPUについては、
Deep Learning Acceralation勉強会の主催者であるIdeinの中村さんのPyVideoCoreをうまく利用することでできるんじゃないかなと思っています。

ただし、ユーザにその仕組みを公開すると折角のノウハウが丸見え状態になるので、
Webサービスを利用し、1か月いくらとか、回数で金額を変えたりするのってどうでしょうか?
個人でAmazon EC2を利用するんですから、そのくらいはそれほど大変じゃないと思うんですが。
課金をどうするかが解決できれば、すぐにでもできると思います。

そのサービスでは、まー、できるねが基本価格で、最適化のレベルによって金額を変えることもありだと思います。

いかがでしょうか?

TensorFlow XLAに興味を持ったのは、LLVMを内部で使っているのをたまたま見つけたから。
そのたまたまから6か月の間に、

TensorFlow User Group ハード部 #2 (2017/4/21)での発表
・CQ出版、インターフェース、2017年8月号および9月号に寄稿
日経エレクトロニクスからの取材

そして、今回の勉強会。。

いやー、なんだか、超特急で進みましたね。。。。まー、あたしがTensorFlow XLAを開発しているわけではないんですが。。。

懇親会では、主催者の皆さんや講演者の皆さんとお話できて良かったです。
お話している中から、いろいろなアイデアが出てきたりするので、そのアイデアが次の活動のネタにもなるので。。。


それから、今回の勉強会をきっかけに、あたしの存在を知っていただいた皆さんへ。

あたしは以下のFPGA関連の勉強会を開催してきました。


FPGAはディープラーニングの分野でも利用されていて、非常に注目されています。
ソフトウェアに比べて、ハードウェアが無いと動きませんが、
3万円程度のFPGAボードを買えば、ノートPC、1台ですぐにFPGAを楽しめます。

また機会がありましたら、いろいろなお話をしたいと思いますので、よろしくお願いします。

追記)、2017.09.08
Deep Learning Acceleration勉強会(# DLAccel)に参加してきたのでまとめ
Deep Learning Acceleration勉強会に参加 #DLAccel => 過激じゃないですよ、人と違うだけですよ。と返事しておきました。
追記)、2017.09.10
Deep Learning Acceleration 勉強会、この方とは懇親会でちょっとだけお話できました。

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