2017年1月18日および19日に開催した「STAR-CCM+ クラウド活用ハンズオンセミナー with Rescale」で使用した資料です。
注:本ハンズオンを実施するにはSTAR-CCM+のライセンスが必要になります。
A material used in "STAR-CCM + Cloud Utilization Hands-on Seminar with Rescale" on Jan/18-19/2017.
Note: To execute this hands-on, a license of STAR-CCM + is required.
2017年1月18日および19日に開催した「STAR-CCM+ クラウド活用ハンズオンセミナー with Rescale」で使用した資料です。
注:本ハンズオンを実施するにはSTAR-CCM+のライセンスが必要になります。
A material used in "STAR-CCM + Cloud Utilization Hands-on Seminar with Rescale" on Jan/18-19/2017.
Note: To execute this hands-on, a license of STAR-CCM + is required.
Торгово-промислова Палата України за участі міжнародних партнерів 29.02.2012 р. провела конференцію "Міжнародний досвід "Чистого виробництва в Україні"
Торгово-промислова Палата України за участі міжнародних партнерів 29.02.2012 р. провела конференцію "Міжнародний досвід "Чистого виробництва в Україні"
日本HP主催イベント HPCフォーラム2015 トラックB(コミュニティトラック)
HP Tech Power Club 第3回スケールアウト分科会
衝突シミュレーションで有名であり、実環境で広く活用されている並列アプリケーションLS-DYNAのパフォーマンス研究
衝突解析を専門するコンピューターサイエンティスト
Yih - Yih Lin
Hewlett Packard Company
イベント名:HWAUG & GPU-Accelerated VDI Community Meetup in 札幌
https://h-watson.connpass.com/event/44378/
テーマ:「IBM Watson技術紹介とGPUを利用した高性能仮想デスクトップの最新動向」
主催 : 北海道Watsonユーザー会(HWAUG) & Japan GPU-Accelerated VDI Community
Similar to Deep Learning on Rescale - Oct/11/2016 at Rescale night (20)
- Rescale introduced their cloud HPC platform called ScaleX, which provides an on-demand environment for running CAE/HPC workloads without the constraints of owning physical infrastructure.
- ScaleX allows users to design and run simulations through an intuitive GUI, store and visualize results, and validate computations on the cloud platform.
- The platform supports complex multiphysics and multistage simulations through connected workflows and scalable resources.
13. GTC (SAN JOSE)
Fast and Easy Hyper-Parameter Grid Search for Deep Learning
13
Dr. Mark Whitney
14. NNHyper-Parameter Optimization
input
conv
conv
pool
fullyconn
softmax
● Large set of candidate architectures
● Search space with many GPUs, find most accurate
input
conv
conv
pool
fullyconn
softmax
conv
pool
input
conv
conv
pool
fullyconn
softmax
fullyconn
input
conv
conv
pool
fullyconn
softmax
input
conv
conv
pool
fullyconn
softmax
fullyconn
GPUaccelerated clusters
Image Classification
Labeled trainingimages
Train model on
GPU accelerated
cluster
Trained
Network
CAT
input
conv
conv
pool
fully conn
softmax
Neural Network Library
model . add( Convol ut i on2D( 128, 3, 3)
model . add( Dr opout ( 0. 4) )
. . .
Model definition
DNNOptimization on Rescale
https://platform.rescale.com
mark@rescale.com
DNNの最適化に、Rescaleのパラメータスタディー機能を利用
基本的なモデルに比べて10%程度精度が改善
25
Fast and Easy Hyper-Parameter Grid Search for Deep Learning
Rescale Confidential
28. Dr. Mark Whitney
• Dr. Mark Whitney leads Rescale's Deep
Learning Cloud
– Integrating machine learning workflows with state-of-
the-art GPU clusters.
– Prior to this, he started the Energy Demand
Forecasting Group at EnergyHub, providing smart-
grid analytics to electric utilities.
– Mark received his Ph.D. from UC Berkeley in
quantum computing.
28
長尾はMarkに会った
こと無いですがメール
の雰囲気をみるととて
も親切でフレンドリー
です!