NVIDIAは、AIクラウドコンテナレジストリー「NVIDIA GPU Cloud (NGC)」の提供を開始した。NGCを利用すると、最適化されたディープラーニングソフトウェアスタックに無料でアクセスでき、ディープラーニングの開発をスムーズに開始できるという。
なお、このクラウドベースのサービスは同社のGPU「Tesla V100」を搭載したAWSの「Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) P3インスタンス」のユーザーであれば直ちに利用できる。さらにNVIDIAは、まもなく他のクラウドプラットフォームもサポートする計画だ。
NGCコンテナレジストリーによるディープラーニング開発は、次の3ステップの手順に従って開始できる。
- 無料のNGCアカウント（www.nvidia.com/ngcsignup）に登録する。
- 最適化済みのNVIDIAイメージを、クラウドサービスプロバイダープラットフォーム上で実行する。
- NGC からコンテナを呼び出し、開発を開始する。
また、NGCコンテナレジストリーには、主に次のような利点がある。
- 広く使用されているGPU：
アクセラレーションフレームワークを直ちに利用可能。コンテナ化されたアプリケーション開発用ソフトウェアには、CUDAのほか、NVCaffe、Caffe2、Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)、DIGITS、MXNet、PyTorch、TensorFlow、Theano、Torchなどがある。 - 最大限のパフォーマンス：
NGCコンテナレジストリーは、最大限のパフォーマンスが得られるようNVIDIAによって調整・テスト・認定済みであるため、クラウド上で稼働するNVIDIA GPUで最適なパフォーマンスを得ることができる。 - 事前統合：
使いやすいコンテナにより、困難で時間のかかるソフトウェア統合が不要となり、直ちにディープラーニング開発を開始できる。 - 常に最新の状態：
各ディープラーニングフレームワークは、最新のNVIDIA GPU上で可能な限り高速にトレーニングできるよう調整される。ライブラリ、ドライバー、コンテナは、NVIDIAの技術者によって絶えず最適化されており、毎月アップデートが提供される。
【関連リンク】
・エヌビディア（NVIDIA）
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技術・科学系ライター。修士（応用化学）。石油メーカー勤務を経て、2017年よりライターとして活動。科学雑誌などにも寄稿している。
