Amazon EC2 GPUインスタンスにおけるディープラーニング学習時間推定手法の提案

Abstract

本研究では、ディープラーニングで使用される様々なAmazon EC2 GPUインスタンスの学習時間を推定する新しい手法を提案する。提案手法は、既存の手法よりも高速に学習を完了しつつ、インスタンス使用コストを削減することを目的とする。提案手法は、さまざまなインスタンスタイプでディープラーニングアプリケーションを実行し、得られたデータを用いて学習時間を推定する。学習時間の推定値、推定に要する時間、推定に要するコストの3つの指標を用いて、提案手法と既存手法を比較した。その結果、提案手法は既存手法と比較して、推定に要するコストを最大14%削減できることを示した。

This study proposes a novel method to estimate learning times for different Amazon EC2 GPU instances used in deep learning. The proposed method aims to reduce instance usage costs while completing training faster than existing methods. The proposed method employs running deep learning experiments on various instance types and using the obtained data to estimate learning times. We compared the proposed method to existing methods with three metrics: estimation time, time required for estimation, and cost. The results showed that the proposed method reduced the cost of estimation by up to 14% compared to existing methods.