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IBM Researchは、数百基のGPUを効率よく使用する分散深層学習ソフトウェアを開発し、この分野の新記録を打ち立てた。

 この研究では、深層学習の分野で最も重要な課題の1つに取り組んでいる。ニューラルネットワークとデータセットの規模を大きくすれば学習結果は改善されるが、トレーニングにかかる時間も長くなってしまうという問題だ。深層学習ベースの大規模な人工知能モデルのトレーニングには、数日から数週間かかることも珍しくない。

 使用するGPUの数が増加し、GPU間の通信が必要になると、処理にかかる時間も長くなってしまう。実際、GPUが高速になるにつれて、問題は悪化している。GPUの処理速度が高速であるほど速く学習できるようになるが、従来のソフトウェアでは、GPU間の通信がそれに追いつけなかった。

 今回開発された分散深層学習ソフトウェアは、この問題を解決し、「TensorFlow」「Caffe」「Torch」「Chainer」などのよく利用されているオープンソースのコードを使用して、大規模なニューラルネットワークとデータセットを高い効率で処理することができるようにする。


 IBM Researchは、64台の「IBM Power System」に256基のGPUを搭載したシステムでCaffeを使用し、通信オーバーヘッドを低減することによって95%のスケーリング効率を達成した。従来のスケーリング効率の最高記録は、Facebook AI ResearchがCaffe2を使用したトレーニングで達成した90%弱だった。

 それに加えIBM Researchは、この新しいソフトウェアを使用することで、大規模なデータセット(「ImageNet-22k」の750万枚の画像データ)を使用してトレーニングしたニューラルネットワークで、画像認識率の新記録である33.8%を達成した。トレーニングに要した時間はわずか7時間だった。これまでの最高記録はMicrosoftが達成した29.8%で、このモデルのトレーニングには10日間かかっていたという。


 IBMフェローのHillery Hunter氏は、これだけの成果を達成することができたのは、数十台のサーバに搭載した数百基のGPUを利用する手法を採ったためだと説明している。

 Hunter氏は、「よく使われている深層学習のフレームワークでは、1台のサーバに多数のGPUを搭載することでスケールを拡大しているが、複数のGPUを搭載した多数のサーバを使用するフレームワークはあまり使われていない。具体的には、われわれのチーム(Minsik Cho氏、Uli Finkler氏、David Kung氏、およびその他の協力者)は、数十台のサーバに搭載された数百基のGPUアクセラレータを使用した、非常に大規模で複雑なコンピューティングタスクの並列処理を、自動化および最適化するソフトウェアとアルゴリズムを作成した」と述べている。

 IBMは、この深層学習のトレーニング効率改善によって、より正確な医療画像の分析や、音声認識技術の改善など、さまざまなAIの利用分野で進展が期待されると述べている。IBMは、同社の深層学習ソフトウェア配布パッケージ「PowerAI」のバージョン4で、このソフトウェアのテクニカルプレビューの提供を開始している。

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Review by 松* *子office 2016 rank
本日このウィンドウズ 10商品を購入しました。
すぐに使いたいのでとても楽しみです。
Review by 友理* *口office 2016 rank
Windows8.1からWindows10にアップグレードしたので購入しました。
内容は図解が多く、ページがインデックス形式になっているので、今調べたい項目を直感的に探せます。
かなり初歩的な事から掲載されているので私のようにPCにあまり詳しくない人にもお勧めできる1冊だと思います
Review by 谷* *治office 2016 rank
何も問題なく快調に動作しています。古い機種にインストールしたのであまり早いとはいえませんが。
Review by 井* **里office 2016 rank
シリアル番号もすぐ届きました。 タブレットに使用してますが、快適です。
Review 竹* *義office 2016 rank
自宅のノートが壊れてしまったので購入してみました。
価格が安かったので少し不安でしたが…買って良かったです!
Review by 泰* *沢 office 2016 rank
ウィンドウズ10でグレードアップしました。他のオフィスソフト全く変わらず対応出来てます

 Microsoftアカウントを設定することは重要だが、電源を入れてすぐに使えるようにしたいという場合は、インストール作業の後半でMicrosoftアカウントとは別(TXユーザ一一を作成すればよい。その際、ローカルアカウントとして、パスワードなしのユーザーを作成することで、パスワードなしでの利用も可能となる。パスワードなしユーザーは、ローカルアカウントとして、後から作成することも可能だ。
 具体的にはまず、画面の右上隅や右下隅にマウスカーソルを移勁するか、画面の右端から左ヘスワイブすることで、チャームを表示させる。チャームの[設定]→[PC設定の変更]を選んでから、[PC設定]画面の[アカウント]→[その他のアカウント]を選択すればよい。このあと、ローカルアカウントとして追加するユーザー名を入力し、パスワードは空欄にすることで、パスワードなしのログインが可能になる。インターネットに接続されていない場合や、ネットワークアダプターが認識されない場合は、ローカルアカウントの設定だけを行なうことになるので、この場合も適当なユーザー名を入れてパスワードを空欄にすればよい。
 なお、複数のユーザーを登録している場合は、サインインするアカウントは前回の情報が記憶されていて使用される。最後にサインインしたのがパスワードなしのローカルアカウントであった場合、このアカウントが使われてしまう。その際、パスワード入力なしでスタートが面が表示されてしまうので、その点は注意したい(その場合はいったんサインアウトすれば、別のユーザーを選択できる)。
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