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[AI05] 目指せ、最先端 AI 技術の実活用!Deep Learning フレームワーク 「Microsoft Cognitive Toolkit 」へ踏み出す第一歩
- 3. • Python, C++, BrainScript
• 学習済みモデルは C# で動かすことも可能
• MIT や Stanford 等の様々な研究者と共同作業で改定中
- 6. Caffe CNTK MxNet TensorFlow Torch
FCN5 (1024) 55.3ms 51.0ms 60.4ms 62.0ms 52.2ms
AlexNet (256) 36.8ms 27.2ms 29.0ms 104.0ms 37.5ms
ResNet (32) 144.0ms 81.5ms 84.5ms 181.4ms 90.9ms
LSTM (256)
(v7 benchmark)
- 43.6ms
(44.9ms)
288.1ms
(284.9ms)
-
(223.5ms)
1130.6ms
(907.0ms)
http://dlbench.comp.hkbu.edu.hk/
Benchmarking by HKBU, Version 8
2017年4月時点
- 19. 11x11 conv, 96, /4, pool/2
5x5 conv, 256, pool/2
3x3 conv, 384
3x3 conv, 384
3x3 conv, 256, pool/2
fc, 4096
fc, 4096
fc, 1000
AlexNet, 8 layers
(ImageNet 2012)
- 20. Very
3x3 conv, 64
3x3 conv, 64, pool/2
3x3 conv, 128
3x3 conv, 128, pool/2
3x3 conv, 256
3x3 conv, 256
3x3 conv, 256
3x3 conv, 256, pool/2
3x3 conv, 512
3x3 conv, 512
3x3 conv, 512
3x3 conv, 512, pool/2
3x3 conv, 512
3x3 conv, 512
3x3 conv, 512
3x3 conv, 512, pool/2
fc, 4096
fc, 4096
fc, 1000
VGG, 19 layers
(ImageNet 2014)
- 21. Ultra
ResNet,
152 layers
By Microsoft
1x1 conv, 64
3x3 conv, 64
1x1 conv, 256
1x1 conv, 64
3x3 conv, 64
1x1 conv, 256
1x1 conv, 64
3x3 conv, 64
1x1 conv, 256
1x2 conv, 128, /2
3x3 conv, 128
1x1 conv, 512
1x1 conv, 128
3x3 conv, 128
1x1 conv, 512
1x1 conv, 128
3x3 conv, 128
1x1 conv, 512
1x1 conv, 128
3x3 conv, 128
1x1 conv, 512
1x1 conv, 128
3x3 conv, 128
1x1 conv, 512
1x1 conv, 128
3x3 conv, 128
1x1 conv, 512
1x1 conv, 128
7x7 conv, 64, /2, pool/2
- 36. Convolution()
MaxPooling()
Dense()
11x11 conv, 96, /4, pool/2
5x5 conv, 256, pool/2
3x3 conv, 384
3x3 conv, 384
3x3 conv, 256, pool/2
fc, 4096
fc, 4096
fc, 1000
AlexNet, 8 layers
(ImageNet 2012)
- 52. Ask the Speaker のご案内
本セッションの詳細は『Ask the Speaker Room』各コーナーカウンタにて
ご説明させていただきます。是非、お立ち寄りください。
- 57. Azure N シリーズ GPU インスタンス
2 種類の NVIDIA GPUを搭載
サイズ
コア
数
メモリ Disk RDMA GPU
NV6 6 56 GB 380 GB - M60 ×1
NV12 12 112 GB 680 GB - M60 ×2
NV24 24 224 GB 1.5 TB - M60 ×4
NC6 6 56 GB 340 GB - K80 ×1
NC12 12 112 GB 680 GB - K80 ×2
NC24 24 224 GB 1.5 TB - K80 ×4
NC24r 24 224 GB 1.5 TB InfiniBand K80 ×4
Visualization の
NV 系
Compute の
NC 系
Deep Learning はこちら
- 58. Kepler Maxwell Pascal Volta
GeForceゲーミング
Quadro
プロフェッショナル
グラフィックス
Tesla
HPC & Cloud
M60
M6
M4 M40
P6000
GTX 1080
M6000M5000K6000K5000
GTX 980GTX 780
HPC 用
GRID 用
K80K40K20 P100
K2
K520
P40P4DL 用
M10
P5000
K1
- 59. © 2017 Microsoft Corporation. All rights reserved.
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