ディープラーニング：AWSとNGCで使うMATLAB ディープラーニングコンテナ

近年、ディープラーニングは自動運転、ロボティクス、医用画像、工場の外観検査、インフラ保守、衛星画像等、様々な分野で適用が進んでいます。

高い精度を得られる大規模なモデルの構築、パラメータの最適化では学習に時間がかかるため、ハイスペックな学習環境を時間貸しで利用できるクラウドサービスを利用が増えています。

このビデオではNVIDIA^® GPU Cloud内で提供されるMATLAB^®インストール済みのDocker コンテナ(MATLAB Deep Learning Container)をAmazon^® Web Service(AWS)上で利用する設定手順をご紹介します。

コンテナ型仮想化はハイパーバイザ型の仮想化と比較して、OS部分を共有するなどの特徴があり、イメージがコンパクトで高速に起動できるメリットがあります。Dockerはコンテナ型の仮想化環境を提供するオープンソースソフトウェアです.

NVIDIA GPU CloudにはGPUの利用の点で最適化されたコンテナが提供されており、その一つがMATLAB Deep Learning Containerです。

動画はNVIDIA GPU CloudでのAPI Keyの取得からはじまり、AWSのインスタンス作成、SSHによるクラウドへの接続、MATLABコンテナのPullやインストール、ブラウザからのコンテナ接続が含まれます。クラウドでディープラーニングを利用するためのMATLAB環境を短時間で構築することができます。