GDEP Advance オリジナルAI学習バイナリコレクション「G-works 4.0」をリリース
届いたその日から利用できるAI学習環境
「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ソフトウェアの集合体です。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。ジーデップ・アドバンスのユーザ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し、使用することが可能です。ジーデップ・アドバンスでは「G-Works 4.0」を同社製品に実装した新しいDeeplerning BOX®シリーズを5月 22日(月)より 販売致します。
最新のG-Works 4.0では、Ubuntu 22.04とUbuntu 20.04に対応し、開発環境は CUDA 11.8.0 + cuDNN v8.6.0をベースとしています。最新のNVIDIA Compute Capability 6.0~9.0のGPU世代に対応しており、最新でハイパフォーマンスなGPUを面倒な環境設定作業を行うことなく届いたその日からAIの研究開発を開始することが可能です。
G-works 4.0の新しい機能と特徴
Weights&Biases を標準搭載
Weights & Biases (ウェイツ・アンド・バイアスィズ) ,以下「WandB (ワンドビー)」は機械学習の実験条件、途中経過や結果のデータを保存、可視化、レポート化するための Python ツールで、開発者による記録作業の手間を大幅に軽減し、開発工程の効率化をもたらします。WandB は Pytorch やTensorflow をはじめとする、ほぼ全てのフレームワークの内部構造を直接サポートし、非常に少量の Python コード の追加で機能させることが可能です。
また、ハイパーパラメータの自動スイープスクリプティングにも対応し、面倒なスイープパラメータ作成を開発者に代わって行ってくれます。スイープの実行は作成されたスイープパラメータセット定義に基づいて wandb agent と呼ばれるプロセスが、順次行ってくれます。各実験の結果は WandB サーバがデータを保存、可視化してくれますので、開発者は最終的に最適なパラメータの組み合わせを簡単に知ることができ、大規模データでの学習の前にこの実験を済ませておけば、より精度の高い学習結果に到達できる可能性が非常に高くなります。
株式会社ジーデップ・アドバンスはWeights & Biases, Inc.との業務提携により、G-Works 4.0 にWandBを標準搭載します。G-Works 4.0 搭載ワークステーションでは、マシンの起動と同時に Jupyter Lab とWandB ビューアを使った開発セッションのブラウザ画面が表示され、初めてWandB を使うユーザも極めて簡単にその利便性を体感することが可能です。
Deep Learning 専用 Python
inux Operating System はその実行環境の多くに Python(パイソン)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、
G-Works 4.0 では python 3.x に付属するvenv 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。
JupyterLab + noVNC
Deep Learning専用 Python には JupyterLab(ジュピターラボ)を設定してあり、pytorch, tensorflow などの Jupyter Kernel を選択して Python プログラミングを始められます。
またランチャーの desktop ボタンを押すと、noVNC(ノーブイエヌシー)を用いたブラウザ経由リモートデスクトップ接続も可能で、自分のパソコンのブラウザから本体を自由に操作できます。
Environment Modules
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。G-Works では、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。
G-Works は工場出荷時に搭載されたバージョンと、その後にリリースされたものを含む最新版から、過去に同一 OS でリリースされたものまで、ユーザがインターネットからインストールして使用できます。
インストールには専用コマンド”gworksctl”を使用します。このコマンドには当社の製品シリアル番号と、アクセスキーを記述したファイルが必要で、そのパラメータが正しくないとダウンロードサイトへのアクセスが拒否されます。アクセスキーはシリアル番号と、マシンの MAC アドレスから計算されます。そのため、ダウンロードが可能なマシンは、G-Works リリース後、ユーザが当社から正規に購入したマシン、あるいは別途正式にライセンスを受けたマシンのみに制限されます。尚、インターネットに接続できない環境はサポートされません。
本製品に含まれるcuDNN, TensorRT等ソフトウェアライブラリは、NVIDIA社からNVIDIA Developer Program登録ユーザにのみ、無償ライセンスで提供されています。株式会社ジーデップ・アドバンスは、当該プログラムの登録済みユーザに限ってインストール作業を代行します。万が一登録がお済みでない方は、本製品をお使いになる前に、必ず当該プログラムへの登録をお済ませください。本製品を使用する方は、この条項に同意したものとみなします。
※NVIDIA、NVIDIA RTX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。
※記載されている会社名、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。
■株式会社ジーデップ・アドバンスについて https://www.gdep.co.jp/
株式会社ジーデップ・アドバンスは、「Advance with you」をミッションに、GPGPUをはじめとするアクセラレーターやハイエンドワークステーション、広帯域ネットワークや高速ストレージを用いたクラスターシステム、さらにライブラリやコンパイラ、ジョブスケジューラなどの運用ツールの提供構築から運用支援まで、仕事や研究を前に進めるための手段をオンプレミスやレンタル、クラウドなどあらゆる形態で総合的に提供するAIとビジュアライゼーションのソリューションプロバイダです。NVIDIA社パートナー認定制度「NPN(NVIDIA Partner Network)」においてエリートパートナー認定を受けて活動しています。
このプレスリリースには、メディア関係者向けの情報があります
メディアユーザー登録を行うと、企業担当者の連絡先や、イベント・記者会見の情報など様々な特記情報を閲覧できます。※内容はプレスリリースにより異なります。
すべての画像