製品資料

日本アイ・ビー・エム株式会社

ディープラーニング実装の3つの準備──AIの実現に向けた高速処理基盤の作り方

画像/音声認識や動画合成などで、人間に匹敵する能力を発揮し始めた「ディープラーニング」。その実装で重要となる「ためる」「整える」「学習する」という各プロセスを最適化できるハイパフォーマンスコンピューティング基盤を紹介する。

要約

 既に画像/音声認識や動画合成などで、人間に匹敵する能力を発揮している「ディープラーニング」。人工知能(AI)を実現するために不可欠な技術だが、その実装には、アルゴリズムだけでなく、膨大かつ多様なデータを高速処理できるコンピューティング能力も求められる。

 このようなディープラーニング基盤を最適化するためには、非定型で多種多様なデータを「ためる」、学習に使えるように「整える」、効率よく反復的に「学習する」という各プロセスにおいてハードウェアとソフトウェアを最適化する必要がある。

 中でも、ディープラーニングの領域での有効性が知られるようになったGPUは、「学習する」というプロセスにおけるサーバ選定の際の重要な強化ポイントの1つとなっている。本コンテンツでは、CPU-GPU間の高速通信を実現する「NVLink」などの技術解説を交えつつ、ディープラーニング向けハイパフォーマンスコンピューティング基盤の条件を明らかにする。

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コンテンツ情報

公開日2017/08/08
フォーマットPDF
種類製品資料
ページ数/視聴時間5ページ
ファイルサイズ4.51 MB
対象業種全業種向け
対象企業規模全企業規模向け