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毎週、新しいコンピューティング モデルにおける知見を共有
ディープラーニング TOP 5
2017 年 2 月 20 日
トレンドを探る
AI と HPC の関係性
近年、AI をベースとしたツールが
主要市場にも流入しつつある。
大手企業の多くが AI ソリューションの
開発と自社製品への導入に
本腰を入れて取り組んでいる。
このように新しい動きが見られる中で、
浮かび上がってくる最大の疑問は
「なぜ今なのか?」
(i) データの大規模化
(ii) コンピューティング能力の
拡張
近年になって、コンピューティング能力の
拡張技術が確立し、膨大なデータを
効果的に活用できるディープラーニング
アルゴリズムの構築が可能に。
画像提供: GE Reports
その答えを知るための
重要なカギはこの 2 つ
2 つの重要なヒント:
(i) データのスケール
(ii)コンピューティングのスケール
コンピューターの性能は、
いまや大規模なニューラル
ネットワークを
実行できるまでに。
GPU 導入により、AI 向けに開発された
コンピューティング能力を利用して、
ニューラル ネットワークにおける
ディープラーニングを実現。
AI に HPC を活用できる時代が到来
HPC が AI 研究を
加速させている
Baidu (百度) のチーフ サイエンティスト、
アンドリュー・エン氏は、AI の目覚ましい
進歩は積み重ねてきた実験の成果で
あると言及しています。HPC により実験を
反復して行えるようになり、研究の生産性が
向上しました。かつては実験に数週間、
数か月、数年を費やしていましたが、
今では数日で完了できるようになりました。
音声認識に AI を使用するとき、データ量を 10 倍にすれば相対的に
エラー率が 40% 低減します。HPC ならこれまでにないほどの大規模な
データ セットでモデルをトレーニングでき、AI の進化に大いに貢献します。
画像の引用元はこちら
AI と HPC の関係性についての
最近の調査結果では…
1. HPC テクノロジによりコンピューティング能力が向上し、ディープラーニングの
アルゴリズム構築やビッグ データの活用が可能になると 28% が回答
2. HPC によりディープ ニューラル ネットワークのトレーニングが可能になると
25% が回答
3. HPC は機械学習の進化につながると 24% が回答
出典: 『InsideBIGDATA Guide to Deep Learning & Artificial Intelligence』
詳細を確認する (英語)
AI と HPC を組み合わせることで、
コンピューティングによる認識処理が
可能になり、実用化が期待される
現在、商業、工業、政府機関、学術機関などの
分野で活発に研究が進められています。
画像の引用元はこちら (英語)
• AI プラットフォームでがん研究を促進
がん撲滅を目指す「Cancer Moonshot」プロジェクトでは、
NVIDIA DGX SATURNV と AI フレームワーク「CANDLE」を
活用して、がん研究を促進しています。
• AI で新薬の開発を加速
BenevolentAI (英語) は AI 向けスーパーコンピューター
「NVIDIA DGX-1」を導入しました。GPU によるディープ
ラーニングを活用して、短期間かつ低コストで新薬を
市場に投入しています。
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マウントサイナイ医科大学は、患者の病歴を分析する
AI 搭載ツール「Deep Patient」を開発し、80 種類の
病気について 1 年以内に発症する可能性を予測してい
ます。
GPU を活用した医療分野の AI
画像の引用元はこちら (英語)
天気予報の AI
• Colorful Clouds では GPU
コンピューティングと AI を活用し、
新しい予測ツールによるデータ処理、
天気予測、ユーザー通知を実施。
個々のユーザーの位置に基づいて、
非常に精度の高いリアルタイムの予報を
提供しています。
• MeteoSwiss は、気象予報を扱う国家
組織として初めて、GPU アクセラレーテッド・
スーパーコンピューターを採用しました。
毎日の天気予報の精度を高めています。
詳細を確認する
画像の引用元はこちら
サイバー攻撃対策への AI 活用
• Accenture (英語) のサイバー
セキュリティ ラボでは GPU、CUDA、
機械学習を活用し、毎日 2 ~ 3 億件も
発生するアラートの分析と視覚化を
高速化。タイムリーな対応を可能に
しています。
画像の引用元はこちら (英語)
AI が地球を守る
• NASA の Frontier Development Lab は
GPU を使用した AI とディープラーニングを
導入し、小惑星の脅威やその特性を分析。
その成果として開発された「Deflector
Selector」では、小惑星の衝突を回避する
最適な方法を判定でき、98% の正答率を
誇ります。
画像の引用元はこちら
産業界全体に
成果をもたらしてきた
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AI が HPC と組み合わさることによって
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