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。