Share

機械学習やデータマイニングをGPUで高速化すると、 物体や音声、オーディオ、画像、動画などの認識機能が劇的に改善される

2013年6月18日 － ISC 2013（ドイツ、ライプツィヒ） - 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、ヒトの脳の学習方法をモデル化できる世界最大の人工ニューラルネットワークをスタンフォード大学の研究チームと共同で構築したと発表しました。それまで最大だったのは2012年にGoogleが構築したニューラルネットワークですが、今回のネットワークは規模がその6.5倍にも達しています。

コンピュータでニューラルネットワークを構築すると、「学習」によって脳の挙動をモデル化し、人間と同じように物体や文字、音声、オーディオなどを認識することが可能になります。

ただ、大規模なニューラルネットワークは構築に膨大なコンピュータ資源を必要とします。たとえばGoogleのニューラルネットワークは、CPUベースのサーバを約1,000台、CPUコアを約16,000個も使用し、さまざまなYouTube動画から猫を認識することに成功しました。このネットワークには、ニューロン間の接続にあたるパラメータが17億もあります。

これに対し、スタンフォード大学人工知能ラボのディレクタ、アンドリュー・ン（Andrew Ng）氏とそのチームは、ネットワークで生成されるビッグデータの処理をNVIDIA GPUで高速処理することにより、わずか3台のサーバでGoogleを上回る規模のネットワークを構築しました。16台のNVIDIA GPUで高速化されたサーバで構築されたニューラルネットワークは、パラメータ数が112億と、2012年に発表されたGoogleネットワークの6.5倍にも達しています。

ニューラルネットワークを大型化してパワフルにすれば、物体の認識といったタスクの精度があがり、人間に近い挙動をコンピュータでモデル化することが可能になります。このスタンフォード大学の研究結果は、昨日、International Conference on Machine Learningで発表されました。

NVIDIA Teslaアクセラレーテッド・コンピューティング・ビジネスユニットのジェネラルマネジャー、スミット・グプタ（Sumit Gupta）は、次のように述べています。「GPUアクセラレータは計算能力がCPUより大幅に高いため、今後、大規模ニューラルネットワークのモデリングが普及していくものと思われます。GPUで高速化したサーバを用い、現実世界の問題を機械学習で解決することが可能となったのです。」

GPUアクセラレータが機械学習を後押し
人工知能（AI）の分野では、最近、機械学習が注目を集めています。機械学習とは、明示的にプログラミングしなくてもコンピュータ処理が行えるようにするもので、いままで、自律走行の自動車や効率的なウェブ検索に利用されたほか、ヒトゲノムの解明にも大きな役割を果たしてきました。学会でも、人間のようなAIを実現するには機械学習が一番適していると考えられています。

この分野でもGPUの利用が進んでいます。音声認識ソフトウェアの開発をリードするNuance社もGPUの活用を進めている1社で、何千時間分もの音声を用いてニューラルネットワーク・モデルをトレーニングし、異なる単語の聞き分けを実現しようとしています。モデルをトレーニングすれば、話された単語のパターンと学習したパターンを比較し、単語が認識できるようになるわけです。

Nuance社のCTO（最高技術責任者）、ヴラド・セノハ（Vlad Sejnoha）氏は、次のように述べています。「モデルのトレーニングは膨大な量のデータを使って行うのですが、GPUを活用するとそのスピードが大幅に向上します。おかげで、新しいアルゴリズムやトレーニング手法をすばやく試してみることが可能になりました。こうして得られたモデルにより、ヘルスケアからエンタープライズ、消費者向けモバイルと、すべての市場において、コア・テクノロジの精度が大きく向上しました。」

NVIDIAは、今週、6月16日から20日までドイツのライプツィヒで開催されている、2013 International Supercomputing Conference (ISC)に出展しています。ブース番号は220番です。

About NVIDIA
1993年以来、NVIDIAはビジュアルコンピューティングにおける、芸術と科学の先駆者であり続けています。NVIDIAのテクノロジは、ゲーマーから科学者、消費者から企業顧客にいたるまで、すべての人々にとって、ディスプレイの世界を双方向的発見の世界へ一変させています。当社の詳細についてはwww.nvidia.comおよび//blogs.nvidia.com、または日本語サイト//www.nvidia.co.jpをご覧ください。

###

本参考情報に記載されている記述の中には、NVIDIA GPUアクセラレータの効果、恩恵など、これらに限らず、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を生ずる可能性があるリスクと不確実性を伴っています。これらのリスクと不確実性に関してはこれらに限らず、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、システムを統合する際の当社製品および技術の予期せぬパフォーマンスの損失などがあり、その他のリスクの詳細に関しては、Form 10-Qの2013年4月28日を末日とする会計年度レポートなど、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。 これらの将来予測的な記述は発表日時点での見解に基づくものであり、NVIDIAはこれらの記述を更新する一切の義務を負いません。

Copyright® 2013 NVIDIA Corporation. NVIDIAおよびNVIDIAのロゴは米国およびその他の国におけるNVIDIA Corporationの商標または登録商標です。その他の会社名および製品名は、それぞれの所有企業の商標または登録商標である可能性があります。機能、価格、可用性、および仕様は予告なしに変更されることがあります。