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画像認識のフレームワークcaffeとGPUについての調査

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概要

機械学習のためのライブラリえあるcaffeを使用するに当たって、GPUが必要ということで調べたことのまとめ。


  1. GPUとはなにか

  2. ローカル編

  3. リモート編

  4. 結論


1. GPUとは


キーワード


  • CPU

  • GPU

  • AMD

  • NVIDA

  • CUDA


内容

GPUはCPUの最強バージョン...というわけではなく、CPUとGPUは全然違うもの。

CPUはセントラルプロセッシングユニット(中央処理装置)、GPUはグラフィックプロセッシングユニット。

CPUは連続的な計算が得意で、対してGPUは並列的な演算が得意。

名前の通り、GPUは画像処理を得意としています。

さて、GPUを開発している会社は、Intel、NVIDIA、AMD/ATI、...などがあります。

この中で、NVIDIAが開発しているGPUは、CUDA(クーダ)というGUIを使って開発を行うことができるという特徴があり、caffeはCUDAを利用しています。


参考

GPUについては以下のページに詳しく書いてます。

http://www.gdep.jp/page/view/248


2. ローカル編


結論

Mac Bookだとcaffeを動かすことは出来ない。


詳細

現在発売しているmac bookだと、基本的にintelのPro GaraphicsというGPUが積まれてます。

さらに15インチ以上からAMD RadeonというGPUを積んでるモデルがあります。

http://www.apple.com/jp/shop/buy-mac/macbook-pro

しかしcaffeは、CUDAを使わないと動かない、つまり、NVIDIAのGPUじゃないと動きません。

なのでせっかく良いGPUを積んだmacを買っても、現状xaffeは動かせません。

なお、2014年のモデルだとNVIDIAのGPUを積んでるので、動かせるかもしれません。

http://little-beans.net/exposition/mbp15-mid2015/


参考

ローカルでは素直にCPUモードで動かす。

http://qiita.com/knao124/items/c76e974cfbaabb5542e8


3. リモート編


結論

AWSでGPUを動かせる。g2.2xlargeなどが該当。

https://aws.amazon.com/jp/ec2/pricing/


詳細

気になるのは値段。2週間付けっぱなしで、2万円程度かかるとのこと。

http://qiita.com/knao124/private/5993b500e3bfc575060a

トレーニング中のみ起動して、それ以外の時はstopするといった作戦もある。

テストのときは別のインスタンスで動かす。


参考

AWSでcaffeを動かす方法。

http://hogehuga.com/post-438/


4. 結論

ローカルでGPUモードを動かすことは諦めて、GPUを積んだAWSのインスタンスを借りる。

トレーニング中のみ当該インスタンスを起動させ、テストは別のCPUで動かす(ローカルでもOK)。

冷静に考えて、ローカルに大量の画像を保存したり、GPUでがんがん重い処理をやってるというのも、そんな気分の良い話ではない。