マイクロソフト、次世代の機械学習ツールと AI 開発ツールを発表

[2017 年 9 月 25 日]   米国フロリダ州のオーランドで 9/25~9/29 で開催されている Microsoft Ignite 2017 において、マイクロソフトの様々な最新 AI テクノロジーのロードマップが公開されました。新しい次世代の機械学習ツールの発表、Visual Studio に統合された AI 開発環境の提供、そしてプレビューで提供されている様々なツールや API の一般提供開始、などです。この記事では主なアップデートをまとめました。


リアルタイム AI を加速する深層学習アクセラレーターを公開

[2017 年8 月 22 日] IntelのFPGA「Stratix 10」を実装したProject Brainwaveシステム   本日、マイクロソフトは、コードネーム Brainwave と呼ばれる、深層学習の新しいクラウドベースのアクセラレーターを発表しました。クラウド上の深層学習モデルが様々なライブデータストリームを処理するようになってきていることから日々重要度を増しているリアルタイム AI を推進するために、受け取った情報を極めて小さな遅延で処理を行うシステムです。この仕組みにより高いパフォーマンスと柔軟性が実現されます。 Brainwave システムは「高パフォーマンスの分散システムアーキテクチャ」「FPGA 上に実装されたハードウェア DNN エンジン」「学習済みモデルを簡単に展開できるコンパイラとランタイム」の3つのパーツから成り立っています。


TensorFlow から CNTK に移行する理由

深層学習は、過去数年間に人工知能 (AI) に革命をもたらしました。一部の上位の企業だけではなく誰でも自由に人工知能を使えるように、というマイクロソフトのビジョンに基づき、オープンソースの深層学習フレームワークであるMicrosoft Cognitive Toolkit (CNTK) が作成されました。今日では、GitHubスターの数で TensorFlowとCaffeに続く、そしてMxNet、Theano、Torchなどよりも順位が高い、3番目に人気のある深層学習フレームワークとなりました。 TensorFlowの人気が高いことを考えると、TensorFlowの代わりにCNTKを使用する理由はなになのかということをよく聞かれます。人間は大勢がやっていることに従う傾向があり、そうすること自体は間違いではありません。しかし、この記事では、CNTKに有利ないくつかの強力な理由を指摘したいと思います。


スケールする深層学習フレームワーク Cognitive Toolkit 2.0 を公開

[2017 年 6 月 1 日]   本日、マイクロソフトのオープンソースで、企業向けの品質で開発された深層学習フレームワーク Cognitive Toolkit 2.0 が一般提供開始されました。これは前に CNTK と呼ばれていたフレームワークで、2016 年 10 月にベータ版が登場し、今年の 4 月 3 日に製品候補版 (RC) が出ていたものです。複数の GPU、複数のマシンで大量のデータセットを用いてニューラルネットワークの計算を行う場合に効果的にスケールするのが特長です。 他のフレームワークとベンチマークを行うと、単体 GPU でも最善のパフォーマンスが得られます。   出典: http://dlbench.comp.hkbu.edu.hk/


深層学習を加速する GPU 搭載 Azure 仮想マシン (N シリーズ) を一般提供開始

  NVIDIA® GPU が搭載された、新しい Azure N シリーズの仮想マシンの一般提供が 2016 年 12 月 1 日から開始されます。GPU アクセラレーションを活用した業界最先端のコンピューティング性能を利用できます。米国中南部、米国東部、西ヨーロッパ、東南アジアでグローバルに提供され、いずれのリージョンでも 12 月 1 日からご利用いただけます。   Azure NC Virtual Machines – GPU コンピューティング