NVIDIAのオープンソース・ディープラーニングがAI革命を推進!

NVIDIAのディープラーニングソフトウェア製品のディレクターであるKari Ann Briskiに迫った。サンフランシスコに本拠を置くKariは、研究者や企業顧客と協力して、ディープラーニングの利点をアプリケーションにもたらしている。

Kari Ann Briski

ディープラーニングは、コンピュータービジョン、画像認識、音声認識、自動運転車からの多くのビッグデータの問題を解決するために適用されている。深層学習は、さらに多くの病気を治し、スマートシティを構築し、分析に革命をもたらす大きな可能性がある。現在、19,000社以上の企業がディープラーニングを使用して機能を変革している。 インタビューで、Kariは、NVIDIAが提供するさまざまなフレームワークとソリューションでAI革命をどのように推進しているかを明らかにしていった。

NVIDIA Corporationは、1993年にカリフォルニア州サンタクララに設立されたアメリカのテクノロジー企業だ。3次元(3D)グラフィックプロセッサと関連ソフトウェアの設計、開発、販売を行っている。彼らは、1999年にGeForce 256を販売したとき、グラフィックスプロセッシングユニット(GPU)を普及させたことで知られるようになった。科学者は、GPUがビデオゲームで画像をレンダリングできるのと同じ処理能力が、ディープラーニング(人工知能とコグニティブコンピューティングで使用される高度な機械学習技術)に必要な数の計算に理想的であることを発見した。今日、NVIDIAのGPU(ごく最近ではVolta)は、AIのいくつかの主要な進歩の基礎を築いた。ディープラーニング用のGPUは、世界中のデスクトップ、ノートブック、サーバー、スーパーコンピューター、およびAmazon、IBM、Microsoft、Googleのクラウドサービスで利用できる。

AIへのアクセシビリティとは

Kariは、目標についてこう語る。「NVIDIAはAIの民主化を望んでいます。それは、他の人がソリューションを構築できるプラットフォームを提供することを意味します。目標は誰もが成功することを支援することであり、世界中のすべての企業、研究者、データセンターにプラットフォームを提供することでこれを実現しています。私たちは誰かを贔屓したりなんかしません。すべてのディープラーニングフレームワークとモデルがプラットフォーム上で高速化されるように努力しています。さらに、NVIDIAが自動運転車、スマートシティ、ヘルスケアなどのユニークな価値を追加できる場所に飛び込みます。私たちはパートナーと協力しています。NVIDIAは、独自のプラットフォームを使用して新たに発生する複雑な問題を解決する研究者、ドメイン固有の科学者、ソリューションアーキテクトを社内で採用しています。この雰囲気は、次にどこへ行くことができるかを知るための純粋な興奮の1つです。」

ディープラーニングSDKとは

NVIDIA Deep Learning SDKは、GPU開発者にとって不可欠なリソースでる。 GPUで高速化されたディープラーニングアプリケーションを設計および展開するためのさまざまな強力なツールとライブラリを提供する。今日では、Caffe、CNTK、TensorFlow、Theano、Torchなど、多くのディープラーニングフレームワークの開発が始まっている。 Kariは、成功はアクセシビリティに起因することを明らかにした。

「NVIDIA Learning SDKには、ニューラルネットワークのトレーニングと推論の両方のソリューションが含まれています。これは、高度な深層学習研究者と応用された深層学習実践者の両方のニーズを満たすことができるプラットフォームです。 AIアプリケーションがデータセンター、組み込みデバイス、またはクラウドに展開されているかどうかにかかわらず、さまざまなユースケースを持つさまざまな組織をサポートします。私は個人的に、大規模な組織から、以前はディープラーニングについて何も知らなかった中小企業や個人まで、非常に多くの楽しくて面白いAIアプリケーションを見てきました。彼らはNVIDIA DIGITS(ディープラーニング用のGUIツール)を使用して、今日の実稼働環境に展開されているニューラルネットワークを作成しました。」とKariは説明する。

 Kariは次のようにも述べた。「私たちは普遍的なことをしていて、それこそが変革なのです。これまで達成できなかった迅速なAI開発のためのプラットフォームを提供しています。そのニューラルネットワークを展開して、これまでにないようなソリューションを提供できます。」

最高のGPU Volta

新しいVolta GPUを保持しているNvidia CEOのJensen Huangの写真
Voltaを紹介するNVIDIA CEOジェンセンフアン

Kariは、2017年5月に発表されたGPUプラットフォームであるVoltaについても語った。NVIDIAは、Voltaが210億個を超えるトランジスタを搭載した世界で最も強力なGPUアーキテクチャであると主張している。Kariは、VoltaがAIの新しい原動力であり、すべてのユーザーのAI開発を加速すると考えている。

「オタクっぽい説明になりますがちょっと我慢してくださいね!Voltaはディープラーニングトレーニングと推論のための最新のアーキテクチャです。混合精度の方法論を使用して、8倍のスループットを提供するTensorコアテクノロジーを導入します。TensorOpは、半精度の入力を単精度または半精度の出力に蓄積できます。これにより、FP16ストレージのニューラルネットワークを正確にトレーニングできます。」

「1時間以内にImageNetをトレーニングできると自慢している大企業が数社あります。それは素晴らしいことですが、中小企業はそのタイプのインフラストラクチャや規模(256 Tesla Pascal GPU)にアクセスできません。DGX-V(8 Volta GPU)を使用すると、8時間でImageNetをトレーニングできます(8 K80を使用してパブリッククラウドインスタンスでImageNetを今日トレーニングする場合、48時間以上かかります)。」

「要するにVoltaアーキテクチャは、企業がAIゲームに費用対効果の高い方法で参入することを奨励します。誰でもニューラルネットワークでより迅速な実験を実行し、推論アプリケーションおよびサービスでの配信までの時間を短縮できます。」

変化と変革のための構え

輸送業界は、最も迅速かつ迅速な変化を経験するでしょう。また、私は健康産業にも大きなインパクトが起こることにワクワクしています。より迅速な診断と新薬の発見、より多くの医療サービスへのアクセス、X線またはMRIに関する2番目の「意見」により、これからの人類はより良い人生を送れるようになります。」

音楽とストーリーテリングは非常に速く非常に興味深いものになるはずです。子供の時読んだ「自分の冒険を選ぶ」本、選択に応じてエンディングが変わる仕組みの本を覚えていますか?AIはあなたの興味に基づいて、その種のサービスをその場で提供できます。シリーズ系の本を読んだり、テレビシリーズをじっくり見たりするのは時にはストレスが伴うものです。ニューラルネットワークは、あなた好みのストーリーを生成します。」

コミュニケーションにも興奮しています。スタートレックの大ファンなんですが、ユニバーサルトランスレーターは実現間近に間違いありません!ソーシャルメディアサイトで生産中のリカレントニューラルネットワークは、投稿を母国語にシームレスに転写しています。また、強化学習から訓練されたロボットアシスタントについても非常に注目したいです」

スマートシティに向かって

Kariは、10兆ドルの輸送業界が変化の準備ができている次のセクターであると主張している。彼女は、エッジツークラウドプラットフォームであるNVIDIA Metropolisを介して、スマートシティに向けた取り組みに取り組んでいることを強調している。

「個人用車両、共有車両、バス、バンなど、さまざまなユースケースにまたがる自動運転の輸送には、大きな可能性があります。これは、生産性、商品やサービスへのアクセス、または高齢者のケアに大きな影響を与えます。インフラストラクチャとコミュニティの観点から見ると、駐車場がレクリエーションエリアになり、ティーンエイジャーや飲酒運転者の事故が減ったり、交通量の多いエリアでより多くの同期をとることができます。」

「自動運転車を超えて、NVIDIAは、より安全でスマートな都市を構築するという点で「オールイン」しています。その目標を達成するために、クラウドプラットフォームがあります。AIはデータのキャプチャ、検査、分析の方法を変革しており、Metropolisと呼ばれるソリューションは、インテリジェントなビデオ分析のためのツールとテクノロジーを提供します。」

オープンソースが鍵

Kariに地域開発について質問した。Kariは、AI研究の開かれた性質は、開発があらゆる側面から行われ、国境を越えることを意味すると考えているようだ。

「北米とアジアの両方が強力な存在になると思います。AIの研究で私が気に入っているのは、ほとんどの部分がオープンであることです。コミュニティは互いに情報を共有しています。ディープニューラルネットワークの新しいアーキテクチャに関する研究の結論は頻繁に公開されているため、どこにいるか、どこに住んでいるかは関係ありません。結果の可能性についてだけが議論の的です。「レース」に関しては、IPはニューラルネットワークをトレーニングするデータに含まれている傾向にあります。北米のAmazon、Facebook、Google、Alibaba、Baidu、 Tencent in China。」

 NVIDIAは、フレームワーク(深層学習ライブラリ)および特定のAIアプリケーション用に調査したニューラルネットワークの投稿の両方で、オープンソースプロジェクトに大きく貢献しています。ディープラーニングフレームワークのほとんどはオープンソースで開発されており、相互にチェックとバランスを提供する優れたコミュニティがあります。」

Nvidia

原文

NVIDIA: Open Source Deep Learning is Powering the AI Revolution

AI Business

Translating

PAGE TOP