IBMとNVIDIA、データサイエンティスト向けのオープンソース機械学習ツールの強化に向けて提携

IBMは、ドイツ ミュンヘンで開催中の「GTC Europe」にて、同社のデータサイエンスプラットフォームに NVIDIA の機械学習でGPUを高速化するオープンソース ソフトウェア「RAPIDS」を新たに組み込むと発表した。

現在、小売りや金融、通信といった多様な業界の企業が、機械学習の積極的な利用、または機械学習の導入検討を行っており、振る舞い、嗜好または顧客満足の微妙な変化をよりよく把握する目的でビッグ データを活用する企業に機械学習がもたらす恩恵を得ようとしている。

IBMは、RAPIDS により、Apache Arrow や Pandas、scikit-learn などのオープンソース機械学習ソフトウェアを搭載している IBM 製品の GPU を加速させることが狙いだ。

現時点においても、Anaconda や BlazingDB、Graphistry、NERSC、PyData、INRIA、Ursa Labs といった、主要なオープンソース コントリビューターが、RAPIDS へのエコシステム対応を進めている。

IBM は、オンプレミス、パブリック、ハイブリッドおよびマルチクラウドといった環境を横断した、以下のような主要領域で RAPIDS を導入する予定としている。

まず、PowerAI on IBM POWER9 を通じて RAPIDS を活用することにより、データサイエンティストのオプションを、オープンソースの新しい機械学習と分析ライブラリによって拡大。ワークロードを加速することにより、NVIDIA と IBM が POWER9 を利用して行ってきた、NVIDIA NVLink と NVIDIA Tesla Tensor コア GPU の統合といった、エンジニアリングがもたらす利点をダイレクトに得られる。

また、IBM Watson Studio および Watson Machine Learning を通じて NVIDIA GPU のパワーを活用することで、データサイエンティストや AI 開発者は、IBM Cloud Private for Data および IBM Cloud を使ったマルチクラウド環境における AI アプリケーションのデプロイにおいて、CPU のみの場合に比べて、より速くモデルを構築、デプロイおよび作動させることができるようになる。

IBM Cloud を通じて、GPU が装備されたマシンを導入したユーザーは、自身のクラウド アプリケーションに加速された機械学習とRAPIDS の分析ライブラリを適用し、機械学習を活用できるようになる。

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