ソリューション課題別に探す拡張性の高いディープラーニング環境を構築したい拡張性の高いディープラーニング環境を構築したいディープラーニングに適したGPUサーバーと機器構成の提案からフレームワーク実装までAI(人工知能)という新しいテーマへの取り組みをはじめるにあたり、業務や事業に対して得られる効果を見極めることは難しく、なるべく小規模な構成でスタートしたいと考えている方は多いと思います。加えて、導入後の学習において、前工程(画像の回転や拡大縮小など)と後工程(学習や推論)の処理のバランス、あるいは複数の学習の同時処理において必要なCPUコア数はどれぐらいかといった予測が難しいため、いかに必要なときに必要な性能を確保できるかという問題もあります。Dockerにコンテナを構築し、さらに高拡張性を確保したパッケージ型のシステムをご提案します。Dockerでは、NVIDIAが各種OS(Ubuntu14.04/16.04・CentOS6/7)に各種バージョン(7.0/7.5/8.0)のCUDAとcuDNNを組みこんだコンテナを公開しており、これを利用することによってOS/CUDA等をインストールすることなく、Dockerで仮想化された環境の上に必要な評価環境を構築することが可能です。時間とコストを抑制ディープラーニング向けのフレームワークとして数多くのソフトが登場しています。米Googleの「TensorFlow」など、これらディープラーニング系のフレームワークをコンテナ上にあらかじめ実装。必要最低限かつ最適なスペックのハードウェアに組み込んだ状態でお届けいたします。実際にさまざまな学習用データが蓄積されて効果が得られ、さらに学習スピードをあげる必要に迫られた場合には演算用マシンを、データが増えてきた際には追加の保存先を用意しなればなりません。演算ノード、ストレージ、いずれもすでに構築されたシステムに追加するだけで、いつでも手軽にシステムの拡張が可能です。演算ノード、スイッチ、ストレージ、これら3つの機能がすでに稼働しており、検証済のシステムの追加導入となりますので、機器検討や導入までの手続きといったプロセスがまるごと不要となり、また初期導入時同様ライブラリやフレームワークのセットアップも不要です。