NVIDIAのGPU、Facebookの新型ディープラーニング・マシンに採用される

NVIDIAは本日、Facebookが、さまざまな機械学習アプリケーションを動かすため、次世代のコンピューティング・システムにNVIDIA® Tesla®アクセラレーテッド・コンピューティング・プラットフォームを採用したと発表した。
機械学習を実現する複雑なディープ・ニューラル・ネットワークのトレーニングは、最速クラスのコンピュータを使っても数日から数週間もかかることがあるが、Teslaプラットフォームなら、この期間を1/10から1/20に短縮できる。その結果、短期間でイノベーションを生みだせ、高度なネットワークの訓練が可能になったり、そして優れた機能を消費者に届けられるようになる。

NVIDIA Tesla M40 GPUアクセラレータはつい先月発表されたばかりで、ディープ・ニューラル・ネットワークのトレーニングに採用されるのは今回のFacebookが初。Tesla M40 GPUは、FAIR(Facebook AI Research)がニューラル・ネットワークのトレーニング用として特別に設計した新システム、“Big Sur”コンピューティング・プラットフォームで中核的な役割が期待されている。

GPUは、ニューラル・ネットワークのトレーニング期間を短縮する以外にも、さまざまな特徴がある。まず、世代が進んでもアーキテクチャに互換性が保たれるため、将来的にGPUをアップグレードする際、スピードアップがシームレスに実現できる。また、Teslaプラットフォームが世界的に普及しつつあることから、世界中の研究者によるオープンなコラボレーションを進めやすく、機械学習分野における新たな発見やイノベーションが次々と生まれてくる可能性が高くなる。

 

機械学習に最適化されたBig Sur

Big Surは、NVIDIAとFacebookのエンジニアが協力して設計を進め、巨大なニューラル・ネットワークを複数のTesla GPUでトレーニングするなど、機械学習の作業負荷で最高のパフォーマンスが発揮できるように最適化した。その結果、Big Surの処理速度はFacebookが既に持つシステムの2倍に達しており、トレーニングするニューラル・ネットワークの数を倍に増やし、また、作成するニューラル・ネットワークのサイズを倍に増やすことが可能で、精度の高いモデルや今までにない高度なアプリケーションが開発できる。

Tesla M40 GPUの追加により、Facebookは、今後、機械学習の研究で新たな知見を得るとともに、多種多様な製品やサービスでディープ・ニューラル・ネットワークを活用していくことになる。

 

世界初のオープンソースAIコンピューティング・アーキテクチャ

Big Surは、機械学習と人工知能(AI)の研究に特化したコンピューティング・システムとして、オープンソース・ソリューションとしてリリースされる。

AI研究をオープンに進め、成果をコミュニティと共有しようと、Facebookでは、パートナー各社と協力し、Open Compute ProjectでBig Sur仕様のオープンソース化を推進している。類いまれなこのアプローチにより、世界のAI研究者間で各種手法の共有や改善がやりやすくなり、GPUアクセラレーテッド・コンピューティングの活用による機械学習のイノベーションが、今後、次々に生まれてくるものと思われる。

 

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