今週は、マイクロソフトと NVIDIA が 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、Facebook の新しい AI 学習サーバー、そして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なった話題等をお届けします。

1. 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

2. 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

3. 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。

4. 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。

5. TOP 5
1. 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

6. 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」
1
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

7. 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」
2
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

8. 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」
3
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

9. 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-1
AI 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」
4
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

10. 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」
5
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

11. 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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