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(株)ディジタルメディアプロフェッショナル【3652】の掲示板 2016/12/23〜2017/02/03

日の丸AIの挑戦
ttp://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/17/013000015/020200004/?ST=ai&P=2
ttp://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/17/013000015/020200004/?ST=ai&P=3

GPUの世界がやってきそうですね


 1人の研究者が数百台のGPUを自由に回すことで、学習自体の高速化に加え、深層学習におけるハイパーパラメーター(ネットワークの層数など、ニューラルネットの構成に関わるパラメーター)の調整を短時間で済ませられるようになる。複数のGPUで異なるパラメータを試すことができるからだ。  AlphaGoでは、ニューラルネット同士を対戦させる強化学習で棋力を高めた。こうした強化学習も、GPUの台数が物を言う。

 グーグルを含むAI研究の最先端は、メタ学習(学習する方法の学習)の領域に入っている。比較的簡単な問題は既に解かれており、今後は問題の難易度が高まる。

 グーグルの研究者と同じモノを見ないと、AIの研究開発で優れた成果を挙げるのは難しい。だが日本では、こうした大規模なAI研究用インフラを持つ企業はほとんどないのが現状だ。

民間企業が自らインフラに投資し、ABCIが不要になることが目標

 我々は共同研究の一環で、東工大のGPUスパコン「TSUBAME」の一部をPreferred Networksに、「TSUBAME KFC/DL」の一部をデンソーアイティーラボラトリに提供していたが、インフラは慢性的に不足している。

  • >>1029

    日の丸AIの挑戦
    ttp://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/17/013000015/020200004/?ST=ai

    産業技術総合研究所は2018年初頭から、深層学習(ディープラーニング)など人工知能(AI)技術の研究に特化したコンピュータ基盤「AI橋渡しクラウド(ABCI)」を稼働させる(関連記事:60億円超を投じる政府のAI専用スパコン計画、狙いは「一人1ペタFLOPS」)。


    この記事に出てくる
    産業技術総合研究所、東大、NEC、Preferred Networks、デンソーといえば、

    ピンとくるのが

    ttp://www.dmprof.com/jp/news/2016/5937/

    2016年07月08日

    DMPがNEDOの「IoT推進のための横断技術開発プロジェクト」 を受託

    株式会社ディジタルメディアプロフェッショナル(本社: 東京都中野区、東証マザーズ: 証券コード3652、代表取締役CEO 山本達夫、以下DMP)は、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(本部所在地:川崎市幸区 理事長:古川一夫 以下NEDO)から公募のあった「IoT 推進のための横断技術開発プロジェクト」※1(以下 当事業)に応募し、委託先として採択されましたことをお知らせします。

    今回DMPは、国立研究開発法人産業技術総合研究所、国立大学法人 東京大学、日本電気株式会社と共同で、研究開発テーマ「省電力AIエンジンと異種エンジン統合クラウドによる人工知能プラットフォーム」をNEDOに提案し、採択されました。


    たぶんジャストミートだと思う

  • >>1029

    GPUの需要が大爆発社会きますね。

    AIではGPUの台数が物を言うなら、DMPのGPUは欠かせない物になってくる。

    外資に買収されるとヤバイし、囲んでおきたいだろうな。

    日本で唯一。オンリーワン企業 DMP



    ABCIは、現時点では特定のアーキテクチャーは想定していないが、Caffe、TensorFlow、Chainerといったディープラーニングフレームワークへの対応を求めることから、ディープラーニングの学習/推論に適したGPUアクセラレーターが第一候補になるだろう。

     あえて政府予算でAI専用のコンピューティング基盤を設置する意義について、ABCI設置に関わる東京工業大学 情報理工学研究科 教授の松岡聡氏は「現時点で、大規模なGPUインフラを持つ国内の民間企業がほとんどない。まず、国がインフラを用意することで、研究や事業化のサイクルが回る」と主張する

    ttp://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/14/346926/011600775/

    完全に国策。


    国策 オンリーワン企業 DMP


    松岡氏によれば、米グーグルは自社データセンターの中に数千~数万オーダーのGPUボードを持ち、1人の研究者が数百台のGPUボードを使ってディープラーニングの研究開発を行っているという。「1人の研究者が1ペタFLOPSの演算資源を当たり前のように占有している」(松岡氏)。政府が一気に130ペタFLOPSの巨大インフラを構築することで、1人が使える計算資源としては米グーグルと伍する環境を日本のエンジニアに用意する。

     開発したAIの実ビジネスへの移行を容易にするため、基盤ソフトウエアはOpenStackを用いるなど、クラウド技術と親和性の高い仕組みを採用する。「ABCI単体では、海外には勝てない。ABCIのハード/ソフト基盤の仕様を公開し、民間のデータセンター企業が採用すれば、研究開発から商用化までスムーズにつながる」(松岡氏)

     さらに汎用的なCPUやGPUではなく、ディープラーニングの演算に特化した「AIチップ」を一部に採用することも検討する。「FPGA、ASICなどのAIチップをPCI Expressボードの形で取り込み、実用化テストなどに使えるようにしたい」


    素晴らしい。H30年稼働開始になってるね。