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IBM+NVIDIAだからできた! ディープラーニングを飛躍的に効率化する最新AIプラットフォームとは

edited by DB Online   2018/07/31 11:00

機械学習に必要なリソースがそろったNVIDIAのプラットフォーム

 続いて登壇したNVIDIAの平野氏は、同社によるGPUコンピューティングの研究開発が今もめざましい進化を遂げていると語る。GPUコンピューティングでは、アプリケーションコードを実行する際、逐次計算が必要な部分は従来どおりCPUで処理し、行列演算などの並列計算が可能な部分をGPUに割り振って、アプリケーション全体の処理を効率化するアーキテクチャを採用している。

 「ディープラーニングの計算処理では、アプリケーションコード全体から見るとわずかな部分しかない行列計算を含む並列計算が、実際の処理時間の大半を占めます。様々な新規アルゴリズムが開発され、学習用に必要とされるデータも整ってきた中で、大量の計算をいかに効率的に処理するかが、機械学習の高速化における重要課題となってきました。ここにGPUの大規模並列演算能力を投入することで、処理時間全体を大きく短縮することができます」(平野氏)

 もともと大規模並列計算を得意とするGPUの特性を活かせることから、近年、機械学習の領域におけるGPUコンピューティングの活用は急速に広がってきたと平野氏は説明する。こうしたニーズの高まりに対してNVIDIAでは、ディープラーニングSDKや行列計算などそれぞれの用途に対応した多彩なライブラリ群を提供。さらにIBM CloudやPower System AC922サーバーなどのGPUプラットフォーム、各種フレームワーク、そしてアプリケーション群と組み合わせた「NVIDIA DEEP LEARNINGプラットフォーム」を構成している。

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  • EnterpriseZine編集部(エンタープライズジン ヘンシュウブ)

    「EnterpriseZine」(エンタープライズジン)は、翔泳社が運営する企業のIT活用とビジネス成長を支援するITリーダー向け専門メディアです。データテクノロジー/情報セキュリティの最新動向を中心に、企業ITに関する多様な情報をお届けしています。

  • 工藤 淳(オフィスローグ)(クドウ アツシ)

    出版社や制作会社勤務の後、2003年にオフィスローグとして独立。もともと文系ながら、なぜか現在はICTビジネスライター/編集者として営業中。 得意分野はエンタープライズ系ソリューションの導入事例からタイアップなど広告系、書籍まで幅広く。

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