ディープラーニング学習の高速化とシステムへの展開 ~エッジからクラウドまで~
概要
近年、ディープラーニングの技術は様々な領域で用いられるようになり、その活用の可能性は益々広がっています。高い認識精度を得られる一方、計算コストがかかるディープラーニングを実務に適用するには、学習ならびに推論それぞれについて適切な環境の選択が重要です。
MATLABを利用すると、複数GPUやサーバー、クラウドでディープラーニングの学習を簡単に行うことができます。本動画ではクラウドでの学習用環境を簡単に構築するたための3つの機能(Cloud Center、Reference Architecture、MATLAB Deep Learning Container)を中心にディープラーニング学習の高速化についてご紹介します。
また学習後のモデルを用いた推論ではMATLAB で作成したディープラーニングモデルをGUIも含めて他のPCに配布したり、前処理や後解析も含めてエッジのGPU環境やサーバーで運用するためのワークフロー、そしてONNX形式を介した他のフレームワークとの連携、TensorRTの活用を含むディープラーニング推論の高速化に対する取り組みについてもご紹介します。
録画: 2019 年 4 月 23 日
Select a Web Site
Choose a web site to get translated content where available and see local events and offers. Based on your location, we recommend that you select: .
You can also select a web site from the following list
How to Get Best Site Performance
Select the China site (in Chinese or English) for best site performance. Other MathWorks country sites are not optimized for visits from your location.
Americas
- América Latina (Español)
- Canada (English)
- United States (English)
Europe
- Belgium (English)
- Denmark (English)
- Deutschland (Deutsch)
- España (Español)
- Finland (English)
- France (Français)
- Ireland (English)
- Italia (Italiano)
- Luxembourg (English)
- Netherlands (English)
- Norway (English)
- Österreich (Deutsch)
- Portugal (English)
- Sweden (English)
- Switzerland
- United Kingdom (English)
Asia Pacific
- Australia (English)
- India (English)
- New Zealand (English)
- 中国
- 日本Japanese (日本語)
- 한국Korean (한국어)