開発を爆速にするキスモの機械学習基盤 - Kysmo’s Tech Blog
こんにちは！キスモインターン生の岡野です。 キスモではインフラエンジニアとして働いています。 今回はキスモで新たに構築した機械学習基盤をご紹介します。 結論から言うと以下のようになったのですが、 ここに至る経緯と結果的に享受できるメリットを書いていきます。 クラウド or オンプレ インフラを構築していく場合、 まずこのあたりから選択することになると思います。 2005年のAWSのローンチを皮切りにして、 MicrosoftのAzure、GoogleのGCP等が非常によく利用されるようになりました。 このような背景から、 IT分野はとにかくクラウドに移行すればいいのではないかという疑問も生まれます。 しかしながらオンプレミスにするメリットもまだまだ多く残っています。 そこでまず、クラウドとオンプレを比較します。 クラウドのメリット クラウドのメリットは"とにかく柔軟であること" これに尽き
Kubernetesによる機械学習基盤への挑戦
2018年12月4日 Japan Container Days 講演資料 谷脇大輔 Preferred Networksでは1000個以上のGPUとInfiniBandからなるオンプレミスのクラスターを自社で構築しており、研究者が様々な目的、リソース量、実行時間の機械学習ジョブをKubernetes上で実行して研究成果を出しています。 KubernetesはKubeflowの登場など、機械学習基盤としても非常に注目されている一方で、現実的には未だ発展途上です。 講演では機械学習基盤としてのKubernetesの導入理由、その実用性と将来性、Preferred Networksの挑戦についてお話ししました。
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