한국의 개발자들을 위한 Google for Developers 국문 블로그입니다.
TensorFlow Research Cloud를 소개합니다.
2017년 5월 23일 화요일
<블로그 원문은
여기
에서 확인하실 수 있으며, 블로그 번역 리뷰는 권순선(구글)님이 참여해 주셨습니다.>
게시자: Zak Stone, TensorFlow 제품 관리자
연구자들이 기계 학습(ML) 모델을 학습시키기 위해서는 수많은 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 최근 들어 이 모델은
의료 영상기기
,
인공신경망 기계 번역
,
게임 플레이
등의 다른 여러 분야에서 획기적인 돌파구를 마련했습니다. 저희는 연구자들이 엄청난 양의 컴퓨팅을 수행할 수 있다면 더욱 정확하고 유용한 새로운 종류의 ML 모델을 만들 수 있을 것이라고 믿습니다.
저희는 기계 학습에 관련된 연구를 촉진하기 위해
TFRC(TensorFlow Research Cloud)
를 도입하는 중입니다. 이 Cloud는 1,000개의
Cloud TPU
를 모아놓은 것이며, 방대한 컴퓨팅이 요구되는 광범위한 연구 프로젝트를 지원하기 위해 무료로 이용할 수 있습니다. 이 Cloud가 없었다면 이러한 프로젝트가 불가능했을지 모릅니다.
TensorFlow Research Cloud는 연구자들에게 다음과 같은 혜택을 제공합니다.
완전히 새로운 Google의
Cloud TPU
에 액세스하여 학습 및 추론 촉진
Cloud TPU당 최대 180테라플롭스의 부동 소수점 성능
Cloud TPU당 64GB의 초고대역폭 메모리
친근한 TensorFlow 프로그래밍 인터페이스
TensorFlow Research Cloud의 신청 과정이 시작될 때 알림 메시지를 받고 싶으면
여기에서 가입
하시면 됩니다. 또한, 자신의 컴퓨팅 수요에 관한 상세 정보를 선택적으로 공유할 수 있습니다. 저희는 가장 창의적이고 열정적인 제안을 발굴하기 위해 수시로 신청서를 검토할 계획입니다.
TensorFlow Research Cloud 프로그램은 학계에 제한되는 것이 아닙니다. 저희는 기계 학습 연구 조사에 기여도가 높은 제휴사, 개인 및 전문가들의 공로를 인정하며, 특히 독특한 이력과 배경을 지닌 분들의 신청을 환영합니다. 선정된 개인들에게는 한정된 컴퓨팅 시간 동안 액세스가 허용되며, 연구자들은 여러 프로젝트로 여러 번 신청할 수도 있습니다.
TensorFlow Research Cloud의 기본 목표는 개방된 기계 학습 연구 조사 커뮤니티 전체에 이익이 되도록 하는 것이므로, 선정된 신청자는 다음 규칙을 따라주시기 바랍니다.
동료 개발자 검토 게시물, 오프소스 코드, 블로그 게시물 또는 기타 오픈 미디어를 통해 TFRC의 지원을 받게 된 연구 조사를 전 세계와 공유해 주세요.
구체적이고 건설적인 피드백을 Google과 공유함으로써 저희가 TFRC 프로그램과 기본 Cloud TPU 플랫폼을 개선하도록 도와주세요.
기계 학습(ML)이 가속화되는 미래를 상상해 보고, 미래에 예상되는 새로운 종류의 기계 학습 모델을 개발해주세요.
Cloud TPU를 사용한 연구 조사 및 개발에 관심이 있는 기업에게는 병렬 Cloud TPU 알파 프로그램을 제공해 드리겠습니다.
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하시면 이 프로그램에 대해 더 자세히 알아보실 수 있습니다. 다음과 같은 사항에 관심이 있으시면 Cloud TPU 알파 프로그램에 참여해보시기 바랍니다.
소유 ML 모델의 학습 가속화. 다른 하드웨어에서는 이런 ML 모델을 학습시키는 데 몇 주 정도 걸리지만 Cloud TPU에서는 며칠 또는 몇 시간 내에 가능합니다.
산업체 규모의 큰 데이터세트(이미지, 비디오, 오디오, 비구조적 텍스트, 구조적 데이터 등)의 일괄 처리 가속화
과거 어느 때보다도 복잡하고 규모가 큰 ML 모델을 사용하여 프로덕션 환경에서의 실시간 요청 처리
저희의 바람은 최대한 많은 연구자들이
TensorFlow Research Cloud
를 통해 기계 학습 연구 조사의 최전선에서 신세계를 개척해 나가면서 새로운 발견을 통해 그 경계를 넓혀나가는 것입니다! 새로운 정보가 나올 때 가장 먼저 받아보시려면
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하세요.
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