(cache) 丹下のおっちゃんよー、ホンモノのモンスターマシンをくれよ

2015-05-18

■丹下のおっちゃんよー、ホンモノのモンスターマシンをくれよ

　さて、前回はサンプルを動かして遊んでみただけなので、まあ何もしてないに等しいわけだけど、実際に学習させてみないことにはやったことにならない。

　けどやってみてわかったのだが、もうね、深層学習にはモーレツにメモリが必要。

　VAIO Zみたいななんちゃってモンスターマシンでは到底無理。

　だってオレの修理から帰ってきたロジックボード交換済みの最新型MacBookAir(Core i7 1.7GHz/8GB)が、猛烈な勢いでファンをブン回してるのでまあ正直全然足りないのかもしれん。

　が、GPUで深層学習させるならもういっそハイエンドGPU買うか。邪魔だけど。メモリ64Gくらい積んで。

　しかしその瞬間から別にご家庭でお手軽にできるという感じではなくなってしまう。

　まあ久々にコンピュータが焼けつくような問題が発見されて嬉しい、と思えなくもない。

　かくなる上はAmazonのGPUインスタンスかな。

　普段は個人的にはAzureを使ってるのでAzureがいいかなと思ったらなんとAzureにはGPUインスタンスが見当たらない。

Running Caffe on AWS GPU instance via Docker - Seven Story Rabbit Hole

http://tleyden.github.io/blog/2014/10/25/running-caffe-on-aws-gpu-instance-via-docker/

　ついでにdockerも勉強するかあ。

　しかし自分があんまり細かいこと勉強してると本当に必要なことを見失いがちになるから難しいところだ。木を見て森を見ずというか。

　バランスがなあ、どうもなあ。社長がやることじゃない気もするしなあ。

　でも本田宗一郎も50歳くらいまではスパナもって現場に居たらしいからなあ。

　車やオートバイは目に見えるからいいけどコンピュータは自分で触ってみないと目に見えないから面倒くさいよなあ。組み上げれば動くってわけでもなし。

　しかし焼けつくようなファンの音を聞いていると、ちょっと僕のMacちゃんが可哀想にもなってくる。難しいところだ。

　今回、久しぶりに不慣れなOSSのセットアップをやってみたんだけど、情報がほとんどないとか間違ってるととかバージョンごとの相性が云々とか(しかし頑張ってMacOSにインストールする方法探さなくてよかったよ。どのみちAmazonに行くんだったら)、次はこんな技術がとかこんな新しいパッケージマネージャがとか・・・「ちょっとやってみるか」でやるには大変すぎる。一週間足らずで親指シフトでこれだけ打てるようになった僕が言うんだから間違いない。キー配列に順応するよりもOSSまわりのあれやこれやを解決するほうがずっと面倒くさい。かなりヒューリスティックに頼ってるしなあ

　まあそれはそれをご専門とされてる方にできればお任せして、自分はそのソフトをどのように使うかということに集中したいんだけど、ほんと、今思ったけど、MacもUbuntuもWindowsもなんか全部が足りないような気がしてきた。

　Ubuntuはいい線いってるような気がするんだけど、なんか重要なポイントでズコッとなって素人にはおすすめできない感じがする。本当は素人にオススメしたいLinuxとして開発が始まったんじゃなかったっけ?

　MacはLinuxではないという点がどうもひっかかる。UNIX系ではあるがLinuxではない。

　ビミョーな差なんだけどやっぱOSSをインスコするときにサーバ環境との微妙な違いがあるからどうも後回しにされがち。

　ユーザビリティに関してはMac OSX >>> Ubuntuだと思うけど、OSSの対応のしやすさに関しては Mac OSX < Ubuntuなんだよなー。

　Windowとに関しては、もうディレクトリ表記でスラッシュとバックスラッシュが入れ替わってる段階でありえないが、そもそもUNIX系ではないのでサーバーにデプロイするときに毎回余計な心配をしなければならないのでプログラミングのことを考えるとできれば避けたい。UnityとかJavaScriptとかならいいけどさー、あとPHPとか。あーでもPHPでもWindowsだと面倒くさいのかなあ。ディレクトリの表記法はWindowsが歩み寄ってスラッシュとバックスラッシュを区別しないとか別の工夫をするべきだと切に思う

　機械にディープラーニングさせるまえに自分がラーニングしなきゃなんないものの方が多いという状況はなんとかならんのか。それがなんとかなってしまうと、僕のような職業はなくなってしまうのか。

　難しいところだなあ

　とりあえずVAIO Zは無償修理になって、来週くらいには帰ってくる模様。

　でもnVidiaのGPUついてないからなあ。

　机の上にJetson TK1があるからあれで試すかなあ。

　メモリ足りるかなあ

　20万円のPCでぜんぜんできないことが5万円のトレーニングキットでらくらくできたら笑うなあ

How to run the Caffe deep learning vision library on Nvidia’s Jetson mobile GPU board « Pete Warden's blog

http://petewarden.com/2014/10/25/how-to-run-the-caffe-deep-learning-vision-library-on-nvidias-jetson-mobile-gpu-board/

　と思ったらやれそうじゃん。

　マジか

　メモリーが2GBしかないけど大丈夫なのかな

　まあ昨日こけた仮想マシンは1.6GBしか割り当ててなかったけど

　会社にJetson TK1を置いてあるからあれで試してみるか