LearningLog

主に機械学習について学んだことを残していく予定

AWSでdeep learningする上で必要な知識のまとめ1

 

モチベーション

CNNで画像認識をした際,とてもCPUでは計算しきれなかったので以下のサイトを参考にしながらAWSのp2インスタンスで学習したことがある.

何をやってるのか,そもそもAWSとは何なのかもよくわからないまま書かれている通りに動かしただけなので十分使いこなせていない.

今後もう少し複雑なモデルで学習する上で,どうしてもGPUが必要になるがすぐにGPU搭載マシンを購入する予定はないのでAWSをある程度使いこなせるようにしておく.自分はクラウド関係の知識が不足しているので丁度いい勉強になるだろう.

 

そもそもAWSって何

参考:絶対に知っておきたい!AWSとは?5分でわかる基礎知識

  • AWSamazonが提供するクラウドコンピューティングサービス(CCS)
  • CCSはネットワークを通じて既成のサービスを利用する方式
  • (特にEC2のようなインターネット経由の一般向けサービスを「パブリッククラウド」というらしい:wikipediaより)
  • AWSでは仮想サーバー(EC2),コンテンツ配信,ストレージ,データベースなどのサービスが利用可能
  • セキュリティの高さ,利用枠の柔軟性,従量課金制といったメリットから多くの企業で採用されている

成る程,ここら辺までは何となく察してた.じゃあ次は実際に利用する仮想サーバ(EC2)について調べてみよう.

 

仮想サーバ(EC2)って何

参考:サーバーの仮想化とは?仕組み、メリット・デメリットをわかりやすく解説します

  • 物理的な1台のサーバ上で複数の仮想的なサーバを運用することを「サーバの仮想化」という.
  • EC2で使われているXenはハイパーバイザー型の仮想化手法.ハイパーバイザーと呼ばれるソフトウェアが複数のゲストOSを運用する.処理速度が高い
  • メリット①省スペース,②リソースの有効活用,③拡張性など

EC2ではamazon保有する計算資源を提供するサービス.1人の利用者が物理的なサーバを丸々借りるのでは無くて,仮想化で分割されたものを借りてるということ.

概要は理解できたので,次回はAWSでp2インスタンスを作成する際に出てくる不明点を解きほぐしていこう.