ChainerMN ã«ã‚ˆã‚‹åˆ†æ•£æ·±å±¤å¦ç¿’ã®æ€§èƒ½ã«ã¤ã„㦠- Preferred Networks Research & Development米サンフランシスコã§é–‹å‚¬ã•ã‚ŒãŸã€ŒDeep Learning Summit 2017ã€ã«ã¦ã€PFN 㯠Chainer ã®ãƒžãƒ«ãƒãƒŽãƒ¼ãƒ‰ã§ã®åˆ†æ•£å¦ç¿’対応ã¸ã®å–り組ã¿ã«ã¤ã„ã¦ç™ºè¡¨ã—ã¾ã—ãŸã€‚本記事ã§ã¯ã€ãã®ç™ºè¡¨ã«ã¤ã„ã¦è©³ã—ã説明ã—ã¦ã„ãã¾ã™ã€‚ 分散深層å¦ç¿’ã®é‡è¦æ€§ã¨ç¾çŠ¶ GPU ã®æ€§èƒ½ã¯ç¶™ç¶šçš„ã«å‘上ã—ã¦ã„ã¾ã™ãŒã€ã‚ˆã‚Šå¤§ããªãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’活用ã—ã¦ã‚ˆã‚Šç²¾åº¦ã®é«˜ã„モデルを実ç¾ã™ã‚‹ãŸã‚ã«ã€æ·±å±¤å¦ç¿’ã§ä½¿ã‚れるモデルã®ãƒ‘ラメータ数や計算é‡ã‚‚増大ã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ãã®ãŸã‚ã€ç¾åœ¨ã§ã‚‚ã€Chainer ã‚’å«ã‚€ä¸€èˆ¬çš„ãªãƒ•ãƒ¬ãƒ¼ãƒ ワークを用ã„ãŸæ¨™æº–çš„ãªå¦ç¿’ã§ã¯ 1 週間以上ã‹ã‹ã£ã¦ã—ã¾ã†ã‚ˆã†ãªãƒ¦ãƒ¼ã‚¹ã‚±ãƒ¼ã‚¹ãŒå°‘ãªãã‚ã‚Šã¾ã›ã‚“。より大è¦æ¨¡ãªãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’扱ã£ãŸã‚Šã€è©¦è¡ŒéŒ¯èª¤ã®ã‚¤ãƒ†ãƒ¬ãƒ¼ã‚·ãƒ§ãƒ³ã‚’効率化ã™ã‚‹ãŸã‚ã«ã€è¤‡æ•°ã® GPU を連æºã•ã›å¦ç¿’を高速化ã•ã›ã‚‹ã“ã¨ã¯é‡è¦ãªèª²é¡Œã§ã™ã€‚ãã“ã§ã€æˆ‘々㯠Chainer ã«ãƒžãƒ«ãƒãƒŽãƒ¼ãƒ‰ã§ã®åˆ†æ•£å¦ç¿’ã®æ©Ÿèƒ½ã‚’è¿½åŠ ã™
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