Toolkit(CNTK)のハンズオンを行っていた際にGPUマシン※の凄さを体感しました。私はGPUマシンを利用、他の人が実行した環境はGPUを利用しない環境。処理時間に大きな差が!本当にそんなに違うのか、もう一度確認のために、Azure上でCPUオンリー用のVMマシンを構築して比較してみました。learning(深層学習)の計算性能向上をサポートします。GPUマシンの方ですが、前回構築したものをそのまま使用。Windows)があるみたいなので、そちらを選択。VMイメージの詳しい内容はこちら↓https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/machine-learning/machine-learning-data-science-provision-vmサイズは前回のマシンに近いものを選択。Network)の「CNTK_201B_CIFAR-10_ImageHandsOn」を利用してその中の学習処理速度を比較してみたいと思います。notebookを起動。Start」ショートカットをクリック!(画像をクリックすると大きな画像を表示します)コマンドプロンプトが表示されますので、任意のパスワードを設定。Notebook」をクリックして起動。(画像をクリックすると大きな画像を表示します)ブラウザが立ち上がり、このような画面が表示されます。初期画面から「CNTK-Samples-2-0」→「Tutorials」と進むと、様々なチュートリアルがあります。この中で今回利用するのは、「CNTK_201B_CIFAR-10_ImageHandsOn.ipynb」ですが、そちらを実行する前に、データを準備する必要があります。Loader」をクリック。こちらを進めていくと、こちらから↓https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.htmlトレーニング用(50,000ファイル)、テスト用(10,000ファイル)の画像をローカルフォルダに取ってきます。これでデータの準備完了。2.実行まずはGPUマシンの環境で実行。「CNTK_201B_CIFAR-10_ImageHandsOn.ipynb」をクリックします。こちらを上から順に進めて、「create_basic_model」でトレーニング実行。速い!平均8秒、1秒間に約6000のデータをトレーニングしてます。終わった!平均3分54秒。1秒間に約240のデータをトレーニング。(画像をクリックすると大きな画像を表示します)ということは、約25倍もの速さの違いがあることに!!別のモデルも同様に比較してみましたが、やはり24~25倍の違いがありました。Learning(深層学習)を実行するならGPUマシン!という結果になりました。BRIDGEのご紹介こちらのフォームに必要事項を記入するとBRIDGEを分かりやすくご紹介する資料をダウンロードできます。Corp.インサイドセールスに関する情報を発信しています。