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GPGPU - GPUによる汎用計算

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AI勉強会で使った資料です。

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GPGPU - GPUによる汎用計算

  1. 1. GPGPU - GPUによる汎用計算 株式会社ツヴァイハンダー・ジャパン 代表取締役 半田 洋丈
  2. 2. 25年の法則 • 2010年に発売されたiPadは、1985年に発売された スーパーコンピュータ「クレイ-2」と同等の能力があった。 • ざっと25年でスパコンが小型の端末になった計算。 • 商用の量子コンピュータが開発されたのが2011年。 • 今のノイマン型コンピュータは安価なものとして残ると思 うが、高価なものは2036年には量子コンピュータになっ ていると予想。
  3. 3. GPUはあと10年は使える • 2017年現在、一般人レベルのAIの学習や仮想通貨 のマイニングにはGPUを使うのが主流。 • 現在の量子コンピュータは、対応できる問題に制限があ る。次世代の汎用タイプはあらゆる問題に対応できるが、 まだ開発中。 • したがって、当分は現在のノイマン型コンピュータでGPU を使って計算することが主流となる。
  4. 4. GPGPUとは • GPGPUは「GPUによる汎用計算」のこと。 • GPUは本来画像処理を行う装置。 • しかしGPUは条件分岐のない行列計算が得意。 • そこでAIの学習、仮想通貨のブロックチェーン(分散台 帳)管理に使われている。
  5. 5. GPGPUの開発方式 主要なGPGPUの開発方式は3つある。 • 米NVIDIA社の「CUDA」。 • 米AMD社の「AMD Stream」。 • 米NPOのクロノス・グループの「OpenCL」。 ⇒AMD StreamはOpenCLに合流し、実質2つ。
  6. 6. CUDA(クーダ) • 主にC言語、C++言語で開発する環境を提供。 • PythonやJava、.NETといった多言語からCUDAを呼 べるようにもしている。これにより、開発に着手するときの ハードルが下がっている。 • NVIDIA以外のGPUでは動作しない。 • ユーザの人気の面ではCUDAが一番のようだ。
  7. 7. OpenCL • C言語、C++言語で開発する環境を提供。 • マルチプラットフォーム対応が特徴。NVIDIAもAMDも どちらのGPUも扱える。 【選び方】 • AMDのGPUの方が安価。手軽に始めるならOpenCL。 • 性能はNVIDIAのGPUの方が高い。本格的に業務に 使うならCUDA。
  8. 8. AI開発フレームワーク • CUDA/OpenCLを使って、今からAIのための機械学 習・深層学習のプログラムをゼロから作るのは勉強にな るが大変。 • 既にいろいろな開発者が、いろいろなAI開発フレーム ワークを世に出している。ほとんどが、無料で使える。
  9. 9. AI開発フレームワークの位置づけ • ユーザのアプリから見たとき、AI開発フレームワークが提 供しているAPIを主に使う。 • CUDA/OpenCLやGPUそのものを気にする必要はほ とんどなくなる。 ユーザのアプリ AI開発フレームワーク CUDA/OpenCL OS (Windowsなど) ハードウェア
  10. 10. 主要なフレームワーク 名前 メーカ メリット 支援 TensorFlow グーグル 有名、情報量が多い - Cognitive Toolkit マイクロソフト 高速、スケーラブル - Chainer プリファード・ ネットワークス 高速、柔軟、直感的 トヨタ自動車 Caffe バークレー人工知能研 究所 簡単に使えるツールがある。 「NVIDIA DIGITS」 NVIDIA、 ヤフージャパン MXNET カーネギーメロン大学 スケーラブル、 省メモリ アマゾン
  11. 11. NVIDIA DIGITSとは • 「NVIDIA DIGITS」は、 NVIDIAが開発し た深層学習モデル を扱うWebアプリ。 • Caffeを使用。 • かなり使い勝手が 良い、入門者に ぴったりと評判。 学習の様子がグラフ でわかる!
  12. 12. NVIDIA DIGITSを使ってみたい ネットを検索すると、NVIDIA社のスライドがころがってま した。これで勉強したいと思います。
  13. 13. 現在環境構築中 • 電脳再生工房アダチの安達さん(長岡IT組合)にた のんで、現在サーバを構築中。 • DIGITSはWindowsでは動きません。Ubuntuという Linuxの一種で動かします。 • デモできるようになったら、お見せします。
  14. 14. 本日のAI活用型世界株ファンド 以上

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