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GDEPアドバンス、GPUソフトウェアバイナリコレクション「GDEP G-Works」を提供開始
[18/10/24]
提供元：DreamNews
提供元：DreamNews
NVIDIA社のエリートパートナーである株式会社GDEPアドバンス（以下、GDEPアドバンス）は、自社製ハードウェアで利用可能なGPUソフトウェアバイナリコレクション「GDEP G-Works（以下G-Works）」を発表し、本日10月24日（水）よりサービスの提供を開始しました。
GDEPアドバンスが提供する「G-Works」は、Deep Learningに使用される主要なフレームワークを、各世代のNVIDIA GPUに最適化してビルドしたバイナリパッケージです。これらはDockerイメージと違い、コンテナ化されていないOSネイティブなバイナリファイル群として構成されています。
「G-Works」はGDEPアドバンス製ハードウェアのユーザーに対して無償提供するもので、ユーザーは継続的にリリースされる「G-Works」を、必要に応じてインターネットを通じてダウンロードすることで、GDEPアドバンス製のマシンで利用することができます。
オペレーティングシステムはUbuntu Linux、CentOS Linuxを予定しており、用途に応じて選択が可能です。
【画像 http://www.dreamnews.jp/?action_Image=1&p=0000183549&id=bodyimage1】
G-Works1.0について
G-Works第一弾「G-Works1.0」は、Ubuntu版とCentOS版を用意し、それぞれ以下の主要コンポーネントが含まれています。
●G-Works1.0 for Ubuntu Linux 16.04.4 LTS 主要コンポーネント
項目
コンポーネント-バージョン
説明
OS
Ubuntu Linux 16.04.4 LTS
オペレーティングシステム
GPU Library
CUDA-9.0
GPUサポート基本ライブラリ
Volta GPU対応
cuDNN-9.0-v7.0.5
Deep Learning用GPUライブラリ
Tensor-core FP16対応
nccl-2.1.15-1
マルチGPUサポートライブラリ
Python base
6.0, 6.1, 7.0
Python言語環境
Python modules
Python-2.7.12
数値演算ライブラリ
numpy-1.15.0
科学計算ライブラリ
scipy-0.17.0
iPython Web UI
jupyter-1.0.0
iPython IDE
Deep Learning Framework
spyder-3.3.1
Google開発
tensorflow-1.7.0
Facebook開発
pytorch-0.4.1
Microsoft開発
caffe2-0.8.2
Preferred Network開発
CNTK-2.5.1
Berkeley Vision Lab開発
chainer-4.0.0
Idiap Research Lab, NEC Americas他
caffe-0.17.0
Univ. of Montreal開発
High Level Interface
Torch7-nv17.12
Google他
Deep Learning Web UI
Theano-1.0.0
画像系フレームワーク対応Web UI
Application
Keras-2.1.3
サンプルアプリケーション
●G-Works1.0 for CentOS Linux 7.5.1804 OS主要コンポーネント
項目
コンポーネント-バージョン
説明
OS
CentOS Linux 7.5.1804
オペレーティングシステム
GPU Library
CUDA-9.0
GPUサポート基本ライブラリ
Volta GPU対応
cuDNN-9.0-v7.0.5
Deep Learning用GPUライブラリ
Tensor-core FP16対応
nccl-2.1.15-1
マルチGPUサポートライブラリ
Compute Capability
6.0, 6.1, 7.0
GPU計算機能世代サポート
Python base
Python-2.7.15
Python言語環境
Python modules
numpy-1.15.1
数値演算ライブラリ
scipy-0.17.0
科学計算ライブラリ
jupyter-1.0.0
iPython Web UI
Deep Learning Framework
tensorflow-1.7.0
Google開発
pytorch-0.4.1
Facebook開発
caffe2-0.8.2
Facebook開発
CNTK-2.5.1
Microsoft開発
chainer-4.0.0
Preferred Network開発
caffe-0.17.0
Berkeley Vision Lab開発
Torch7-nv17.12
Idiap Research Lab, NEC Americas他
Theano-1.0.0
Univ. of Montreal開発
High Level Interface
Keras-2.1.3
Google他
Deep Learning Web UI
Digits-6.0.0
画像系フレームワーク対応Web UI
Deep Learning用Python について
Linux Operating Systemは、その実行環境の多くにPythonを用いているため、システム標準のPythonに直接変更を加えることは大きなリスクを伴います。一方Deep Learningフレームワークも大きくPythonに依存した形で設計されているため、それに必要なPythonモジュールを複雑なバージョン依存性条件を満たした形で多数インストールする必要があります。これらの相反する要求を満たすため、弊社ではvirtualenvというPython拡張モジュールを用い、OSディストリビューションが提供するシステムのPythonには全く変更を加えず、Deep Learning専用の実行環境に別のPythonツリーを配備してそこに全ての必要とされる拡張モジュールをインストールして構成してあります。
Environment Modules について
Environment Modulesは、Linuxのシェル環境変数を動的に変更するためのソフトウェアパッケージです。複雑な設定を簡単なインターフェースで変更することができ、Deep Learningフレームワークのようにバージョンがすぐに変わっていくソフトウェアを各々実行可能な状態で共存させてインストールするためにはとても有用なツールです。この機構を利用して前述のDeep Learning用Pythonも実行環境に組み込むため、ユーザーはこの機構の使用法を覚えるだけで簡単に環境の切り替えを行うことができます。
■製品、サービスに関するお問い合わせ先
株式会社GDEPアドバンス 営業部
Mail：sales@gdep.co.jp
TEL：03-6803-0620 ※電話受付（平日）9:00〜17:00
URL：http://www.gdep.co.jp/
※NVIDIA、NVIDIAロゴは、米国NVIDIA Corporationの米国およびその他の国における商標または登録商標です。
※記載されている製品名等は各社の登録商標あるいは商標です。
※記載されている情報はリリース時点のものです。予告なく仕様、価格を変更する場合や販売終了、延期となる場合があります。
GDEPアドバンスが提供する「G-Works」は、Deep Learningに使用される主要なフレームワークを、各世代のNVIDIA GPUに最適化してビルドしたバイナリパッケージです。これらはDockerイメージと違い、コンテナ化されていないOSネイティブなバイナリファイル群として構成されています。
「G-Works」はGDEPアドバンス製ハードウェアのユーザーに対して無償提供するもので、ユーザーは継続的にリリースされる「G-Works」を、必要に応じてインターネットを通じてダウンロードすることで、GDEPアドバンス製のマシンで利用することができます。
オペレーティングシステムはUbuntu Linux、CentOS Linuxを予定しており、用途に応じて選択が可能です。
【画像 http://www.dreamnews.jp/?action_Image=1&p=0000183549&id=bodyimage1】
G-Works1.0について
G-Works第一弾「G-Works1.0」は、Ubuntu版とCentOS版を用意し、それぞれ以下の主要コンポーネントが含まれています。
●G-Works1.0 for Ubuntu Linux 16.04.4 LTS 主要コンポーネント
項目
コンポーネント-バージョン
説明
OS
Ubuntu Linux 16.04.4 LTS
オペレーティングシステム
GPU Library
CUDA-9.0
GPUサポート基本ライブラリ
Volta GPU対応
cuDNN-9.0-v7.0.5
Deep Learning用GPUライブラリ
Tensor-core FP16対応
nccl-2.1.15-1
マルチGPUサポートライブラリ
Python base
6.0, 6.1, 7.0
Python言語環境
Python modules
Python-2.7.12
数値演算ライブラリ
numpy-1.15.0
科学計算ライブラリ
scipy-0.17.0
iPython Web UI
jupyter-1.0.0
iPython IDE
Deep Learning Framework
spyder-3.3.1
Google開発
tensorflow-1.7.0
Facebook開発
pytorch-0.4.1
Microsoft開発
caffe2-0.8.2
Preferred Network開発
CNTK-2.5.1
Berkeley Vision Lab開発
chainer-4.0.0
Idiap Research Lab, NEC Americas他
caffe-0.17.0
Univ. of Montreal開発
High Level Interface
Torch7-nv17.12
Google他
Deep Learning Web UI
Theano-1.0.0
画像系フレームワーク対応Web UI
Application
Keras-2.1.3
サンプルアプリケーション
●G-Works1.0 for CentOS Linux 7.5.1804 OS主要コンポーネント
項目
コンポーネント-バージョン
説明
OS
CentOS Linux 7.5.1804
オペレーティングシステム
GPU Library
CUDA-9.0
GPUサポート基本ライブラリ
Volta GPU対応
cuDNN-9.0-v7.0.5
Deep Learning用GPUライブラリ
Tensor-core FP16対応
nccl-2.1.15-1
マルチGPUサポートライブラリ
Compute Capability
6.0, 6.1, 7.0
GPU計算機能世代サポート
Python base
Python-2.7.15
Python言語環境
Python modules
numpy-1.15.1
数値演算ライブラリ
scipy-0.17.0
科学計算ライブラリ
jupyter-1.0.0
iPython Web UI
Deep Learning Framework
tensorflow-1.7.0
Google開発
pytorch-0.4.1
Facebook開発
caffe2-0.8.2
Facebook開発
CNTK-2.5.1
Microsoft開発
chainer-4.0.0
Preferred Network開発
caffe-0.17.0
Berkeley Vision Lab開発
Torch7-nv17.12
Idiap Research Lab, NEC Americas他
Theano-1.0.0
Univ. of Montreal開発
High Level Interface
Keras-2.1.3
Google他
Deep Learning Web UI
Digits-6.0.0
画像系フレームワーク対応Web UI
Deep Learning用Python について
Linux Operating Systemは、その実行環境の多くにPythonを用いているため、システム標準のPythonに直接変更を加えることは大きなリスクを伴います。一方Deep Learningフレームワークも大きくPythonに依存した形で設計されているため、それに必要なPythonモジュールを複雑なバージョン依存性条件を満たした形で多数インストールする必要があります。これらの相反する要求を満たすため、弊社ではvirtualenvというPython拡張モジュールを用い、OSディストリビューションが提供するシステムのPythonには全く変更を加えず、Deep Learning専用の実行環境に別のPythonツリーを配備してそこに全ての必要とされる拡張モジュールをインストールして構成してあります。
Environment Modules について
Environment Modulesは、Linuxのシェル環境変数を動的に変更するためのソフトウェアパッケージです。複雑な設定を簡単なインターフェースで変更することができ、Deep Learningフレームワークのようにバージョンがすぐに変わっていくソフトウェアを各々実行可能な状態で共存させてインストールするためにはとても有用なツールです。この機構を利用して前述のDeep Learning用Pythonも実行環境に組み込むため、ユーザーはこの機構の使用法を覚えるだけで簡単に環境の切り替えを行うことができます。
■製品、サービスに関するお問い合わせ先
株式会社GDEPアドバンス 営業部
Mail：sales@gdep.co.jp
TEL：03-6803-0620 ※電話受付（平日）9:00〜17:00
URL：http://www.gdep.co.jp/
※NVIDIA、NVIDIAロゴは、米国NVIDIA Corporationの米国およびその他の国における商標または登録商標です。
※記載されている製品名等は各社の登録商標あるいは商標です。
※記載されている情報はリリース時点のものです。予告なく仕様、価格を変更する場合や販売終了、延期となる場合があります。
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