毎週、新しいコンピューティング モデルにおける知見を共有

ディープラーニング Top 5

アクセラレーテッド コンピューティングは、人工知能のニーズを満たす新たなコンピューティング モデル

クラウドで AI を処理するには、ハイパースケール データセンターでアクセラレーテッド コンピューティングを利用することが不可欠です。

これにより、エッジ デバイスにインテリジェンスを搭載して、製造業、工業、小売業における IoT を実現できます。

世界中の大手企業が、AI のニーズに対処するためにアクセラレーテッド コンピューティングテクノロジを活用しています。

TOP 51. マイクロソフトと NVIDIA 、 AI クラウド コンピューティング向け HGX-1 プラット

フォームの標準を発表

2. Facebook の新しい AI 学習サーバーで約 2 倍の速さを実現

3. NVIDIA の Jetson TX2 を使用してカメラやセンサーなどに AI コンピューティングを搭載可能に

4. 富士通、 24 台の NVIDIA DGX-1 を使用して新たな AI スーパーコンピューターを構築

5. Google のクラウドでの成功には、機械学習とデータ分析が不可欠

ディープラーニングと AI が企業に進展をもたらす – 今週の事例 TOP 5 をご紹介

マイクロソフトと NVIDIA 、 AI クラウド コンピューティング向け HGX-1 プラットフォームの標準を発表

「 NVIDIA 、マイクロソフト、 Ingrasys は本日、AI およびクラウド コンピューティング向けのハイパースケール GPUアクセラレータである HGX-1 の設計を発表しました。これは、 OCP (Open Compute Project) カンファレンスでマイクロソフトが推し進めている Project Olympus 事業の一環として発表されたものであり、このオープンソースの設計を活用することで、ハイパースケール データセンターに優れた性能をもたらし、さまざまな方法で機械学習を利用できるようになります」

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Forbes の記事全文を今すぐ読む (英語)

「現在これほどの性能向上を可能にしてくれるものは、ほかには存在しないでしょう」

- マイクロソフト、 Microsoft Azure 担当 GM 、シャグラ・ベイド氏

Facebook の新しい AI 学習サーバーで約 2 倍の速さを実現

「 Facebook は本日、 Big Basin と呼ばれる新たなサーバー設計を発表しました。 Facebook によれば、Big Basin は前身となるサーバーに比べて学習モデルの規模を 30% 拡大できると言います。さらに、標準的なニューラル ネットワーク モデルに基づくテストの結果、AI システムで使用される膨大なデータ セットの処理能力によって約 2 倍のスピード向上を達成しています」

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The Verge の記事全文を今すぐ読む (英語)

「コンピューティング能力を高めて、より複雑な AI モデルのトレーニングを可能にし、私たちのニーズにしっかりと対応できる新たなサーバーを作り上げることを目指しています」

- Facebook 、テクニカル プログラム マネージャー、ケビン・リー氏

NVIDIA の Jetson TX2 を使用してカメラやセンサーなどに AI コンピューティングを搭載可能に

「 NVIDIA は、交通監視カメラ、製造用ロボット、スマート センサーをはじめ、ネットワーク エッジのさまざまなデバイスを対象とする、同社の組み込み型コンピューティング プラットフォームJetson の次世代製品「 Jetson TX2 」を発表しました。 Jetson TX2 は、前世代のTX1 に比べて 2 倍の性能を持つほか、電力も効率化されており、 2 分の 1 の消費電力で同等の処理能力を発揮します」

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TechCrunch の記事全文を今すぐ読む (英語)

「 Jetson TX2 は、エッジ デバイスに強力な AI 機能をもたらし、新たなレベルのインテリジェント マシンを実現します」

- NVIDIA 、 VP 兼 Tegra 担当 GM 、ディープゥ・タッラ

富士通、 24 台の NVIDIA DGX-1 を使用して新たな AI スーパーコンピューターを構築

「富士通は本日、日本最大の包括的研究機関である理化学研究所のディープラーニング研究を支えるスーパーコンピューターの構築にあたり、 24 台の NVIDIA DGX-1AI システムを導入したことを明らかにしました。このスーパーコンピューターは、 NVIDIA のお客様が運用する DGX-1システムとしては世界最大の規模となります。医療、製造、公共安全といった分野の複雑な課題の解決に向けたAI 応用の加速に期待が寄せられています」

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NVIDIA の記事全文を今すぐ読む (英語)

「 NVIDIA DGX-1 をベースとするこのシステムによって、最新の AI テクノロジが実社会に広く普及すると共に、次世代 AI アルゴリズムの研究がますます盛んになるだろうと確信しています」

– 富士通、テクニカル コンピューティング ソリューション事業本部長、國澤有通氏

Google のクラウドでの成功には、機械学習とデータ分析が不可欠

「詳細が明かされずに 5 か月が過ぎましたが、昨日行われた Google のクラウド開発者向けカンファレンス「 Cloud Next 2017 」の基調講演にフェイフェイ・リー氏が登壇し、重点的に取り組もうとしている自身の新たな役割について明らかにしました。リー氏はこれまでの経験を活かして、機械学習を企業向けに民主化していくと言います。彼女の任務は、機械学習で解決可能なさまざまな業界の課題に目を向け、企業での機械学習導入を後押しすることです」

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Network World の記事全文を今すぐ読む (英語)

「クラウドは AI の民主化に最適な手段であり、大勢の人や企業が AI の力を利用できる社会を可能にします」

- Google 、クラウド担当チーフ サイエンティスト、フェイフェイ・リー氏

ディープラーニングがビジネスに与える影響とは ?

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