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知能を創る

人工知能、機械学習、深層学習のニュース記事を収集し、技術動向を調査していきます。

PFNの深層学習フレームワーク「Chainer」が大幅な高速化へ、分散処理に対応

PFN Chainer ディープラーニング

itpro.nikkeibp.co.jp

PFNは分散バージョンのChainerが他の深層学習フレームワークと比べて、スケーラビリティ(拡張性)の面で優れているとした。PFNが他の深層学習フレームワークを、同じサーバー環境、同じデータセットで評価したところ、分散バージョンのChainerでは4.4時間だった学習時間が、米Googleが開発する「TensorFlow」では24.1時間、米Microsoftが開発する「Computational Network Toolkit(CNTK)」では9.1時間、主要開発者が米Amazon Web Servicesに移籍した「MXNet」では7.7時間かかったという

現行のChainerは性能よりも柔軟性を重視していた面があった。それに対して分散バージョンのChainerは、柔軟性を維持しながら拡張性の高さも実現することになる。 

 

 

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