NVIDIA GPU、Facebook の新型ディープラーニング・マシンに採用される
ディープ・ニューラル・ネットワークの開発に特化した
新しいコンピューティング・プラットフォーム
2015年12月10日 － カリフォルニア州サンタクララ －NVIDIA（本社：米国カリフォルニア州サンタクララ、社長兼CEO： ジェンスン・フアン(Jen-Hsun Huang)、Nasdaq：NVDA）は本日、Facebookが、さまざまな機械学習アプリケーションを動かすため、次世代のコンピューティング・システムにNVIDIA® Tesla®アクセラレーテッド・コンピューティング・プラットフォームを採用したと発表しました。
機械学習を実現する複雑なディープ・ニューラル・ネットワークのトレーニングは、最速クラスのコンピュータを使っても数日から数週間もかかることがありますが、Teslaプラットフォームなら、この期間を1/10から1/20に短縮できます。その結果、短期間でイノベーションを生みだせ、高度なネットワークの訓練が可能になったり、そして優れた機能を消費者に届けられるようになります。
NVIDIA Tesla M40 GPUアクセラレータはつい先月発表されたばかりで、ディープ・ニューラル・ネットワークのトレーニングに採用されるのは今回のFacebookが初となります。Tesla M40 GPUは、FAIR（Facebook AI Research）がニューラル・ネットワークのトレーニング用として特別に設計した新システム、“Big Sur”コンピューティング・プラットフォームで中核的な役割が期待されています。
NVIDIAアクセラレーテッド・コンピューティング担当副社長のイアン・バック（Ian Buck）は、次のように述べています。「ディープラーニングの登場でコンピューティングの新時代が幕を開けました。ディープラーニング・アルゴリズムなら、ビッグデータとパワフルなGPUを活用して、いままでは不可能だと思われていた問題を解くことができます。ウェブサービスや小売業界、ヘルスケア、自動車まで、さまざまな巨大産業が大きく変わることでしょう。ディープラーニングのエンジンにNVIDIA GPUが活用され、NVIDIAとしては大変うれしく思っています。この仕事を前進させる生産性の高いプラットフォームを研究者や企業に提供していきたいと、NVIDIAでは考えています。」
GPUは、ニューラル・ネットワークのトレーニング期間を短縮する以外にも、さまざまなメリットがあります。まず、世代が進んでもアーキテクチャに互換性が保たれるため、将来的にGPUをアップグレードする際、スピードアップがシームレスに実現できます。また、Teslaプラットフォームが世界的に普及しつつあることから、世界中の研究者によるオープンなコラボレーションを進めやすく、機械学習分野における新たな発見やイノベーションが次々と生まれてくる可能性が高くなります。
機械学習に最適化されたBig Sur
Big Surは、NVIDIAとFacebookのエンジニアが協力して設計を進め、巨大なニューラル・ネットワークを複数のTesla GPUでトレーニングするなど、機械学習の作業負荷で最高のパフォーマンスが発揮できるように最適化しました。その結果、Big Surの処理速度はFacebookが既に持つシステムの2倍に達しており、トレーニングするニューラル・ネットワークの数を倍に増やす――また、作成するニューラル・ネットワークのサイズを倍に増やす――ことが可能で、精度の高いモデルやいままでにない高度なアプリケーションが開発できます。
FAIRのエンジニアリング・ディレクタ、セルカン・ピアンティーノ（Serkan Piantino）氏は、次のように述べています。「高度にインテリジェントなマシンの開発に必要なナレッジを得られるか否かは、コンピューティング・システムの能力にかかっています。ここ数年、機械学習やAIの分野における進歩は、基本的に、パワフルなGPUと巨大なデータ・セットを活用し、高度なモデルを構築・訓練することによって実現されているのです。」 Tesla M40 GPUの追加により、Facebookは、今後、機械学習の研究で新たな知見を得るとともに、多種多様な製品やサービスでディープ・ニューラル・ネットワークを活用していくことになるでしょう。
世界初のオープンソースAIコンピューティング・アーキテクチャ
Big Surは、機械学習と人工知能（AI）の研究に特化したコンピューティング・システムとして初めて、オープンソース・ソリューションとしてリリースされます。
AI研究をオープンに進め、成果をコミュニティと共有しようと、Facebookでは、パートナー各社と協力し、Open Compute ProjectでBig Sur仕様のオープンソース化を推進しています。類いまれなこのアプローチにより、世界のAI研究者間で各種手法の共有や改善がやりやすくなり、GPUアクセラレーテッド・コンピューティングの活用による機械学習のイノベーションが、今後、次々に生まれてくるものと思われます。
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1993年以来、NVIDIA（NASDAQ: NVDA）は、ビジュアル・コンピューティングという芸術的な科学の世界をリードしてきました。ゲーマや研究者、消費者からエンタープライズ各社にいたるまで、あらゆる人々にとって、ディスプレイの世界はインタラクティブな発見の世界へと変化しつつありますが、その源となっているのがNVIDIAのテクノロジです。詳しい情報は、//www.nvidia.co.jp/object/newsroom_jp.htmlやhttps://blogs.nvidia.co.jp/をご覧ください。
本プレスリリースに記載されている、アクセラレータシステムの影響、アクセラレータシステムにおけるムーアの法則、1日におけるスーパーコンピューターのアクセラレータ、GPUアクセラレータコンピューティングにおける人気向上、GPUアクセラレータのHPCコードの有効性の利益・影響、は将来予測的なものが含まれており、予測とは大幅に異なる結果が生じるリスクと不確実性を伴っています。かかるリスクと不確実性は、世界的な経済環境、サードパーティーに依存する製品の製造・組立・梱包・試験、技術開発および競合による影響、新しい製品やテクノロジの開発あるいは既存の製品やテクノロジの改良、当社製品やパートナー企業の製品の市場への浸透、デザイン・製造あるいはソフトウェアの欠陥、ユーザの嗜好および需要の変化、業界標準やインターフェースの変更、システム統合時に当社製品および技術の予期せぬパフォーマンスにより生じる損失などを含み、その他のリスクの詳細に関しては、Form10-Qの2015年7月26日を末日とする四半期レポートなど、米証券取引委員会（SEC）に提出されているNVIDIAの報告書に適宜記載されます。SECへの提出書類は写しがNVIDIAのウェブサイトに掲載されており、NVIDIAから無償で入手することができます。これらの将来予測的な記述は発表日時点の見解に基づくものであって将来的な業績を保証するものではなく、法律による定めがある場合を除き、今後発生する事態や環境の変化に応じてこれらの記述を更新する義務をNVIDIAは一切負いません。
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