仕様変更を行ない、受付票を常に発行することになりました。詳しくはこちらをご覧ください。AWSさんのご厚意で、ハンズオン用のGPUインスタンスを無償提供していただきました!TensorFlowの基本的な使い方がわかっている方向けの中級レベルのイベントとなりますが、その分濃い内容になると思います。BrainPadさんから軽食とドリンクも提供していただきますので、是非ご参加ください!イベント概要NVIDIAの方を講師としてお迎えし、如何にGPUを使いこなして高速化するか、という点にフォーカスを当てた以下の5つの技術についての解説とハンズオントレーニングを行います。資料は英語となりますのでご了承ください。各自PCを持参していただきます。SSH及びブラウザ(Chromeを推奨)が使えるようにしておいてください。Training精度を落とさずに、FP32からFP16への変換などを自動でやってくれる超絶便利な機能です。必要なので環境は限られてしまいますが、コードへの変更も最小限で済むので、速度が求められるような状況であればとりあえず試してみるのが良いと思います。利用したりして高速化を図ってくれるものです。スライドをみた限りでは、現時点では劇的に速くなるというよりは、ちょっと速くなった、という程度のように見えました。今後に期待といったところでしょうか。Horovodデータ数が多いと、複数ノードにまたがった分散学習をさせたいことが結構あります。開発した分散学習フレームワークで、とても簡単に使うことができます。単純な使い方だけでなく、チューニングの方法にも触れていたので勉強になりました。他のライブラリでも使えます。訓練済のモデルを最適化するライブラリです。用いると、グラフの最適化や量子化などのテクニックを使って、モデルの軽量化や推論の高速化を実現できます。非常に似ており、使いやすいものでした。Profiler業務で深層学習を使っていると、時々プロファイラをとってボトルネックを調べたいことがあると思います。気になったのでブログ投稿後に知人に聞いてみたところ、DALIは前処理をGPUで高速化するものなので、前処理がボトルネックになっているかどうかが重要だとのことです。ほうが効果が出ていますね。過ぎると、受付の変わりに運営が誘導する形となります。チャンネルでご連絡ください。(軽食およびドリンク提供)個人情報の取り扱いについて会場の参加者登録のために、メールアドレスをAWS様に提供します。参加申し込み前に、以下の個人情報の取り扱い方針をご確認ください。収集した個人情報は、電話、電子メール、郵送等による弊社サービスやキャンペーン情報などの営業のご案内、各種アンケートのお願いなどのために使用する目的で収集するものです。今回ご記入いただきましたお客様の個人情報については、上記の利用目的を達成するために、必要な範囲で業務委託先に提供する場合がございます。その場合、個人情報の保護が十分に図られている企業を選択し、個人情報保護の契約を締結するなど適切な処置を実施致します。お客様が、お客様個人情報の開示等をご希望される場合には、下記の当社窓口までご連絡いただければ合理的な範囲で速やかに対応致します。当社の関連会社(直接的もしくは間接的に支配するか、これにより支配されるか、又はこれと共同して支配されているあらゆる事業体)に対して上記のお客様の個人情報が交付され、当該関連会社と共に利用されることが予定されています。使っていないけれど興味がある人など、所属や肩書は問わず、様々なバックグラウンドを持つ人に参加して頂けると嬉しいです。以下の行動規範に従います。TokyoTensorFlowのユーザーグループです。