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Google Colaboratoryの無料GPUで、Deep Learningをしよう

はじめに

皆さん、こんにちは。
最近、Googleから、GPUを無料使用できるトンデモないヤツがリリースされました。
今回は、それを使って、Deep Learningを実施するまでのステップを、書かせていただこうと思います。
誰でも、無料で、どこでもGPUが使えます!

GPUとは?

GPUとは、特にデータ分析界隈で注目されている、コンピュータの計算機構のことです。
一般的なのはコンピュータの

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Windows+Anaconda+DeepLabを低スペックGPUで動かす

結論からいうと、DeeplabでGPUを使うには潤沢なGPUメモリが必要。
Macbook Airで処理が厳しかったのでWindows機のGPUを利用したら早くなるかと思ったけど、そう甘い話ではなかった。

使用したGPUはGeForce GTX750Ti。メモリは2GB。

NVIDIA® GPU ドライバのインストール

下記サイトでGPU情報を入力してダウンロード。

Windows Dri

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EC2にGPUを追加したいけど思わぬインスタンスタイプの罠が…!

汎用GPU並列計算プログラムCUDAのインストールに時間を食っています…。
ドライバーのインストールでエラーが出るのです。

CUDAに対応したGPUを積んでいるか、

$ lspci | grep -i nvidia

で試したところ、無反応。
そもそもt2タイプのインスタンスにはGPUが積まれてないからCudaをインストールできないのでは…?となりました(追記 : GPU積んでもCUDAはイン

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Nvidia(エヌビディア)のFY2020年Q2決算を読み解く~クラウドゲームは吉か凶か~

今回はNvidia(エヌビディア)の決算を見ていきます。

Nvidiaは、グラフィックに特化した処理を行うための半導体GPUを開発するメーカーです。

同社の製品はゲーム用パソコン向け市場で業界標準としての地位を占めるほか、CG制作などの現場でも利用されており、グラフィック用半導体業界における最大の企業となっています。(※1)

※1・・・同業他社としてはRADEONシリーズを傘下に収めるAMD

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Steamのゲームが途中でフリーズすると思ったら GPUのオーバーヒートが原因だったわい

いやー Steamで 

とあるゲームをやっていたんですが 

何度やっても 途中でフリーズするので 

色々調べてみたら、 原因は 

GPUのオーバーヒートでした。 

クソアツイ日に クーラーもない部屋でやると 

こうゆうことが起きるんだよね。 

GPUの適正温度は だいたい40~80度ぐらいなので 

常時 80度以上になっていると 

オーバーヒートといえるでしょう。  私も88度ぐ

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初心者向け ゲーミングPCの買い方マニュアル

少し前にもゲーミングPCの記事を書きましたが 

改めて ゲーミングPCの買い方について

まとめます。 

まず ゲーミングPCを買う場合 3つの選択肢があって 

新品で買う 中古で買う 自作で作る。 

の3つがあります。 

この中で 特にオススメなのは 中古で買うパターンです。 

ノートはそんなに安くなりませんが デスクトップであれば 

定期的に掘り出しものが 出るので 

新品で購

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会社より長生きな建物たち - Misread Footnotes .02

Misreading Chat, 今週は向井が Facebook の NVM 利用事例を、森田が GPGPU できない昔の GPU を紹介しました。

今回の例にかぎらず、Facebook の技術スタックはしばしばぶっとんだ展開を見せることがあります。個人的にいちばん慄いた事例は Sandcastle という内製 CI インフラ。リンク先のテックトークで, この内製 CI サービスはエラーを起こし

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Blackmagic eGPU ProでBOINCに参加してみた

誰もやらない方法でBOINCに参加

Blackmagic eGPU Proという外付けグラフィックボードがあるのだが、私はこれをかなり特殊な用途に使うために購入した。それは、BOINCにGPUで参加するためだ。私は現在、以下のような特殊な環境を用いてBOINCに参加している。

・BOINC (v7.14.2)
・Science United
・iMac (2017)
・macOS Moja

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自作パソコンが完成してから3ヵ月経ちました。

WEB漫画を描いてみました。漫画描くのって大変だなー。世の中の漫画家さんたち凄すぎです。

その後、この漫画をセルフアニメ化してみました。

Twitter:
https://twitter.com/ijigen_lab

Instagram:
https://www.instagram.com/ijigen_tokyo/

3ヵ月前、自作パソコンを作った時の記事:

【構成一覧】
CPU: in

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なぜか、Google Colaboratoryの処理時間が遅く感じます。(自分だけなのかは不明)

Google Colaboratory において、本当にGPUを使った速い処理速度を体験できるのでしょうか?
CIFAR-10のデータセットを用いてCNNの画像認識してみると、まるでマーラーの長大な交響曲(作品によっては1時間以上)と同じぐらい処理時間がかかりそうです。

私の使い方は悪いのかよく分からないのですが、自分のPCのCPUで十分というか、むしろ、Google Colaboratory

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