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NVIDIA DIGITS：Deep Learning（深層学習）開発環境、構築、最適化情報｜株式会社アークブレイン
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NVIDIA® Deep Learning （深層学習） 開発環境 構築情報
NVIDIA® DIGITS（Deep Learning GPU Training System）

こちらは、「NVIDIA® Deep Learning （深層学習）」を開発するPC（ワークステーション、サーバー）に必要な開発環境を構築する方法の概略や、構築に参考となる情報を集めたページとなります。
各々の情報のサイト・リンク情報、NVIDIA® CUDA、CUDA GUP ドライバー、NVIDIA® DIGITS、cuDNN、フレームワーク（Caffe、theano、torch、BIDMach）などをダウンロード、インストールする方法の概略情報があります。
既に Deep Learning の開発環境をお持ちの方も、また、これから導入を考えておられる方にも、何かのご参考になれば幸いです。
インテル® Xeon® プロセッサや、Xeon® Phi™ x200 プロセッサ（Knights Landing）を使用した場合の Deep Learning 開発に関しての情報はこちらをご覧ください。
（2017/04/08 更新）
GPU ハードウェア要件
Turing Architecture GPUs 		プロセッサ ドライバー CUDA Toolkit DIGITS cuDNN
Frameworks
Caffe theano torch BIDMach Keras Another
Frameworks


Arcbrain Deep Learning GWS Middle Tower Chassis
株式会社アークブレインでは、Deep Learning（深層学習）を研究するための カスタム・オーダーメイドの ワークステーション（GPU × 1～4）や、サーバー（GPU × 1～4）を販売しております。

Intel® Xeon® Scalable Processor 搭載
Arcbrain　オリジナル　サーバー、ワークステーション製品 最新ラインナップ

GPUを使用せず、Intel® Xeon® / Core™ Processor、インテル® Parallel Studio、インテル® MKL（Math Kernel Library） の DNN（Deep Neural Network） プリミティブ、インテル® Distribution for Python® による Deep Learning（深層学習）の開発環境を構築することも可能です。

お気軽に弊社までお見積り依頼をお願いいたします。
ご希望の仕様に合った構成のカスタマイズに、ご対応させていただきます。
NVIDIA® Accelerated Computing Developer Program
NVIDIA® Deep Learning の開発環境（NVIDIA® CUDA、NVIDIA® DIGITS™、cuDNN等）を入手するためには、まず、Accelerated Computing Developer Program に登録する必要があります。
https://developer.nvidia.com/accelerated-computing-developer
NVIDIA® DIGITS™
The NVIDIA® Deep Learning GPU Training System
NVIDIA®
DIGITS™
























 NVIDIA® が作成、公開した、ディープラーニングのモデルをトレーニングするためのWebアプリ（オープンソース）
https://developer.nvidia.com/digits
 Interactively manage data and train deep learning models for image classification without the need to write code.

Download
https://developer.nvidia.com/rdp/digits-download
DDIGITS™ に対応している Deep Learning Frameworks は、2016年9月現在、NVCaffe（本家のBVLC/caffeからフォーク） に加えて、touch 等に対応しています。
尚、DIGITS™ をインストールするためには、Caffe のインストールが必須条件となります。（torch のインストールは、任意となりますが、インストールしないと不具合が発生することが多く、基本的に同時インストールをお勧めします）
基本的には、GPUが必須ですが、Caffe も含めて、一応、GPU無しでも開発環境は構築可能です。（無しだと、実用的な速度が出ません）（参考ページ）
DIGITS™ 2　(2015/09/08)

DIGITS™ v2.0.0
for Ubuntu 14.04 LTS

NVIDIA driver version 346 or later.

https://github.com/NVIDIA/DIGITS/releases/tag/v2.0.0
Getting Started
https://github.com/NVIDIA/DIGITS/blob/digits-2.0/docs/GettingStarted.md
Installation Instructions
https://github.com/NVIDIA/DIGITS/blob/digits-2.0/docs/WebInstall.md

DIGITS™ 1　
2015/06/26

DIGITS™ v1.1.2
for Ubuntu 14.04 LTS
 		DIGITS 3　(2016/02/10)

DIGITS v3.0.0
for Ubuntu 14.04 LTS

https://developer.nvidia.com/rdp/digits-download
Getting Started
https://github.com/NVIDIA/DIGITS/blob/digits-3.0/docs/GettingStarted.md
Installation Instructions
https://github.com/NVIDIA/DIGITS/blob/digits-3.0/docs/UbuntuInstall.md
https://github.com/NVIDIA/DIGITS/blob/master/docs/UbuntuInstall.md
 DIGITS 2.0までは、インストーラーにより インストールしましたが、DIGITS 3.0 からは、NVIDIA CUDA 7.5 リポジトリ と Machine Learning リポジトリ を登録して、インストールする方法に変更となりました。

https://github.com/NVIDIA/DIGITS/blob/digits-3.0/docs/UbuntuInstall.md#repository-access
https://github.com/NVIDIA/DIGITS/releases/tag/v3.0.0
DIGITS™ 4　(2016/08/10)

DIGITS™ v4.0.0 for
Ubuntu 14.04 LTS (～2019/04)

DIGITS v4.0.0 は、2016年8月10日にリリースされました。

NVIDIA CUDA Repository for Linux
http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/
 ※まだ、Ubuntu 15.04 迄の対応で、Ubuntu 16.04 には未対応です。
※また、CUDA 7.5 には対応していますが、CUDA 8.0 にも未対応です。

Building DIGITS from source
https://github.com/NVIDIA/DIGITS/blob/digits-4.0/docs/GettingStarted.md
DIGITS™ v4.0.0 for Ubuntu 14.04 LTS – Repository Access
https://github.com/NVIDIA/DIGITS/blob/digits-4.0/docs/UbuntuInstall.md#repository-access
Release Notes
https://github.com/NVIDIA/DIGITS/releases/tag/v4.0.0
 Bugfixes
•Made device_query compatible with CUDA 8.0 (#890)
Digits and Ubuntu 16.04 LTS

Source code (zip)
Source code (tar.gz)

Building DIGITS from source code
Download source form Git
# example location - can be customized
$ DIGITS_HOME=~/digits
$ git clone https://github.com/NVIDIA/DIGITS.git $DIGITS_HOME

Build Caffe from source (required)
build torch7 from source (suggested)
（インストールしないと、DIGITSがエラーで止まること多々あり）

※ ソースからコンパイルするすれば、Ubuntu系のLinuxである、Linux Mint 18 でも、DIGIT、Caffe、tourch は動作することを確認しました。しかしながら、一部 環境変数 $DISTRO により utuntu かどうかをチェックする箇所があり、修正が必要です。
==> Only Ubuntu, elementary OS, Fedora, Archlinux and CentOS distributions are supported.
CentOS 7.2-1511 でも、Ubuntu 16.04 と同様に、ソースから yum を使ってインストールすることが可能ですが、Linux Mint 18 以上に、各種のスクリプトが途中で止まってしまいます。時には、ヘッダー・ファイルが不足しているというようなエラーが出で止まってしまうこともあります。
標準でサポートされていないディストリビューションにインストールする場合は、そのままでは動作しないことを前提に、自己責任でお願いします。 		DIGITS™ 5　(2017/01/01)
DIGITS™ v5 for
Ubuntu 14.04 LTS (～2019/04)
Ubuntu 16.04 LTS (～2021/04)

2017年2月1日に、最新版の DIGITS v5 がリリースされました。

NVIDIA CUDA Repository for Linux
http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/
 ※Ubuntu 16.04 に対応した最初のバージョンです。
※また、CUDA 8.0 にも対応した最初のバージョンです。

Building DIGITS from source
https://github.com/NVIDIA/DIGITS/blob/digits-5.0/docs/GettingStarted.md
DIGITS™ v5 for Ubuntu 14.04 LTS – Repository Access
https://github.com/NVIDIA/DIGITS/blob/digits-5.0/docs/UbuntuInstall.md#repository-access
Release Notes
https://github.com/NVIDIA/DIGITS/releases/tag/v5.0.0
 Bugfixes
•Made device_query compatible with CUDA 8.0 (#890)
Digits and Ubuntu 16.04 LTS

Source code (zip)
Source code (tar.gz)

Building DIGITS from source code
Download source form Git
# example location - can be customized
$ DIGITS_HOME=~/digits
$ git clone https://github.com/NVIDIA/DIGITS.git $DIGITS_HOME

Build Caffe from source (required)
build torch7 from source (suggested)
■ DIGITS Server の起動
Development mode
$ DIGITS_HOME=~/digits
$ cd $DIGITS_HOME
$ ./digits-devserver
2016-09-15 09:24:00 [INFO ] Loaded 0 jobs.
  ___ ___ ___ ___ _____ ___
 |   \_ _/ __|_ _|_   _/ __|
 | |) | | (_ || |  | | \__ \
 |___/___\___|___| |_| |___/ 4.1-dev
URL = http://localhost:5000 (default port=5000)

Production mode
$ ./digits-server
URL = http://localhost:34448 (default port=34448)
DIGITS user group
https://groups.google.com/forum/#!forum/digits-users
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Self-Paced
Courses
for
Deep
Learning
https://developer.nvidia.com/deep-learning-courses
Introduction to Deep Learning
Getting Started with DIGITS for Image Classification
Getting Started with the Caffe Framework
Getting Started with the Theano Framework
Getting Started with the Torch Framework
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Arcbrain Deep Learning GWS Middle Tower Chassis
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Frameworks
 
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