ソニーのディープラーニングの統合開発環境Neural Network Console、クラウドサービスで複数GPUによる高速学習サービスの提供を開始

ソニーはディープラーニング（深層学習）のプログラムを生成できる統合開発環境「コンソールソフトウェア：Neural Network Console」のクラウドサービスで複数GPUによる高速学習サービスの提供を本日より開始した。

2017年6月にオープンソース化したディープラーニング開発のためのコアライブラリ「Neural Network Libraries」に続き、同年8月に無償提供を開始したコンソールソフトウェア「Neural Network Console」は、Windows OSのみに対応していた。

一方、同年11月よりオープンβ版の提供を開始したクラウドサービスでは、ネットワーク接続環境下においてウェブブラウザーでアクセスすることにより、オペレーティングシステムにとらわれることなく、Mac OSやLinux OSでも「Neural Network Console」を利用できる。

これにより、プログラムエンジニアやデザイナーは、プログラムのPCへのインストール作業から解放され、ウェブブラウザーでアクセスするだけで、本格的なGUIを持つディープラーニング統合開発環境であるコンソールソフトウェアを利用でき、直感的なユーザーインターフェースで、ニューラルネットワークの設計、学習、評価などを行いながらディープラーニングのプログラムを開発し、各種製品やサービスに搭載できるようになるという。

今回新たに提供する高速学習サービスは、より大規模な学習の実行や、複数のプロジェクトの学習を同時に進行させたいユーザに向けて提供するもので、柔軟なオプションの中から最高で8台のGPUを用いた学習まで選択できる。

ディープラーニングとは、人間の脳を模倣したニューラルネットワークを用いた機械学習の一手法であり、プログラム開発においてはニューラルネットワークの設計作業が重要となる。

開発者は画像認識や音声認識などに応じて最適なニューラルネットワークを構築し、性能向上へ試行錯誤を繰り返して、ニューラルネットワークを最適化した後、製品・サービスに搭載する。

コンソールソフトウェア「Neural Network Console」高速学習サービスの主な特長は以下の通りだ。

GPUを用いた高速な学習

これまで無償のオープンベータ版では、1アカウントあたり、10時間のCPU学習、10GBのストレージ、10のプロジェクトという制約があったが、今回、ニーズに応じて高速なGPUや、さらにそれを複数用いた学習から柔軟に選択できるメニューを用意。

新たに提供するGPUを用いた学習では、CPUでの学習と比較してほとんどのニューラルネットワークで10倍以上、ニューラルネットワークによっては100倍以上高速に学習が可能だ。

豊富な計算リソースを、利用ニーズに応じて提供

GPU学習環境のオンプレミスでの構築、メンテナンスには多額のコストがかかることが一般的だ。

構築したオンプレミス環境のGPUマシンは、ディープラーニング学習を実行していないときは使用されず、また大量データを用いた複雑な学習を実行する場合はGPUマシンの性能上限が制約となる。

今回提供するクラウド環境では、学習時間に応じて210円/時間から利用可能で、必要なときに必要な分だけCPUやGPUを利用することで構築費用を削減できる。

また、学習内容に応じてGPUの種類を選択することで柔軟に処理性能の上限をコントロールできる。

研究者や開発者はオンデマンドでクラウド環境の有償のリソースを利用することで、一時的な構築費用を削減でき、柔軟な学習環境でより効率的に本格的なディープラーニングプログラムを開発できるという。

ソニーは今回の施策をAI環境整備の一環として実施する。

今後多くの製品やサービスで人工知能の搭載による利便性の向上が期待されるなか、高度なプログラミングを、より効率的に実現するニーズに対応して、幅広い研究者や開発者に利用をうながすことで、社会でのAIの普及をサポートしていくとした。

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