SX-Aurora TSUBASAではじめるベクトルプログラミング(PDF)

【深層強化学習】Deep Reinforcement Learning on SX-Aurora TSUBASAがGoodな感じらしい。

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みなさん、こんにちわ。Vectory(@vectorywork)です。

久しぶりの更新です。

 

SX-Aurora TSUBASAのユーザや成果が増えているのか情報が日々増えているのですが、忙しくてなかなかブログに時間をさけません。。もっと時間なあれば記事書くのに~涙

 

さて今回は深層強化学習の記事が出ていたのでそちらについて話題にしたいと思います。

Deep Reinforcement Learning on SX-Aurora@https://sx-aurora-dev.github.io

 

「英語でよく分からないぜ」という人のために和訳もしました!(Google先生が。)

(著作権で怒られたりしないよね?ドキドキ…)

 

深層強化学習(Deep Reinforcement Learning)とは

深層強化学習ってなんじゃろか。

まずはじめに深層強化学習とは、その名の通り深層学習(Deep Learning)強化学習(Reinforcement Learning)を組み合わせたものですね。

どちらもみなさん大好き機械学習(Machine Learning)の中の一つですね。

 

この深層強化学習(Deep Reinforcement Learning)にSX-Aurora TSUBASAを利用すると早くなるらしいですよ。そこの奥さん。

※ちなみに深層学習は画像解析とかに使われてて、強化学習はモンテカルロが使われてたりします。(文章軸が違くてすません。まあ論文でもないのでそこは甘めにお願いします)

 

ロジスティクス(物流・倉庫)の解析にSX-Aurora TSUBASAにめっちゃいいらしい

https://sx-aurora-dev.github.io/blog/post/20190823-dqn/

記事によると、SX-Aurora TSUBASAを導入したユーザがのVector Engine上で深層強化学習アルゴリズムを使ったらめっちゃ性能良かったぜ!!ってことらしいです。

 

GPU(P100)よりもSX-Aurora TSUBASAのほうが約2倍性能がいいらしいです。

 

アルゴリズムは「dueling double DQN」に基づいているらしくて(っていってもなんの事かわかりませんが(笑))、ロジスティクスセンターの複数の製品を箱に梱包とかトラックに荷物を積み込むときの効率化検討の3Dモデリングの解析がすごい良いらしいです。

 

ざっくり言うと、

効率よく荷物を輸送するシステム構築するときにSX-Aurora TSUBASA使うとベストっぽいよ

ってことですね。

プラットフォームとして、CPUやGPUを使うよりSX-Aurora TSUBASA使うと良いよっってことですね。

 

TensorFlowを使っているとSX-Aurora TSUBASAで性能が良いっぽい

記事によると、

Since they are using TensorFlow, it can run on VE with TensorFlow for VE without special modification.

TensorFlowを使用しているため、特別な変更なしでVE for TensorFlowを使用してVEで実行できます。

ってことなんでTensorFlowを使っていると、SX-Aurora TSUBASAでメッチャ性能出る可能性あるやん!ってことなんですかね?

必ずしもマッチするとは思いませんが、TensorFlow使っているならSX-Aurora TSUBASA使って見る価値ありそうですね。

SX-Aurora TSUBASAください。(笑)

SX-Aurora TSUBASAの安いやつは100~200万円位で買えるぽいのでくれてもいいよね❤

 

専門家じゃなくても性能出せるよ?

さて、記事の続きですが、

このグラフは、9万ステップの経過時間を示しています。 SX-Aurora(1VE)はGPU P100より1.9倍高速です(2:54対5:26)。

ほう。

CPUより高速なのは当然として、GPUより早いのなら素晴らしいですね。

 

深く見ていないので、この大きな違いの理由はわかりません。

わからんのかーい(笑)

まあ、ユーザさんのコードもらえなければ分からないのは当然ですね。

 

しかし、この評価はパフォーマンスチューニングの専門家ではなく、実際のユーザーによって行われたという観点から、この結果は重要だと考えています。 SX-Auroraがアルゴリズム開発者のワークフローの改善に貢献することを私たちのパートナーは、このスピードアップが彼らの活動に役立つと考えています。

なるほど!!

これはGoodですね!

 

NECのSX-Aurora TSUBASAに詳しい技術者がチューニングしたわけじゃないんですね。(なんかSX-Aurora TSUBASAって難しそうですもんね。。。)

SX-Aurora TSUBASAに詳しくない人でも性能出せるっていうはめちゃくちゃ魅力的ですね!!(本当なら。。)

 

まとめ:SX-Aurora TSUBASAはTensorflow+深層強化学習で性能出る可能性があるっぽい

今回のishizakaさん(誰?)の記事によるとTensorflow使っている深層強化学習ならSX-Aurora TSUBASA、もしかしたらイケるかもよ?ってことですね!

 

こういうユーザの実例がどんどん出ていくと良いですね!

やっぱり海外のほうがいい感じですね。

 

もっと日本の企業も頑張るべきですね。

(といっても、保守的な日本人だとなかなか難しいんですかね。特に企業の偉い人って自分守る人多そうだし。)

 

まあ、何はともあれ、SX-Aurora TSUBASAはモノしては、ポテンシャルあると思うのでもっと日本の技術として活用していって貰えればな~と思います。

 

それでは今日はこの辺で。終わりっ!

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