公開GPU不要の環境で使える:CPUのみで高速学習、組み込みAIを低コストで実現ディープインサイトは、「第8回IoT/M2M展」で、IntelのCPUのみで学習を行うデモを展示した。ディープインサイトが開発しているディープラーニング用フレームワーク「KAIBER(カイバー)」の学習エンジンをCPU向けに最適化し、GPUを使わない環境で高速に学習できるようにしている。});ディープインサイトは、「第8回IoT/M2M展」で、IntelのCPUのみで学習を行うデモを展示した。ディープインサイトが開発しているディープラーニング用フレームワーク「KAIBER(カイバー)」の学習エンジンをCPU向けに最適化し、GPUを使わない環境で高速に学習できるようにしている。デモでは、高速で回転する歯車の模型に加速度センサーを取り付け、振動を計測。高速回転する歯車の上に障害物を置くと、波形(振動のデータ)が乱れ、推論を行って「異常」と判断する。乱れた波形が何秒間か続くと、システムがそれを学習し、「正常」と判断するようになる。そのくらい素早く学習しているということだ。ディープインサイトのCEOを務める久保田良則氏は、「実際のアプリケーションに応用するときには、異常な波形が一定時間続いたら学習をやめてアラートを出す、という使い方にする必要がある」と説明する。左=デモ環境の外観/右=学習エンジンを実装したIntelのCPUが搭載されているボード(クリックで拡大)左=グラフの上2段が振動波形で、一番下は、異常度を表す波形。直線の波形は「正常」で、大きく振れた状態は「異常」を示している。歯車の回転を邪魔すると、振動波形が乱れ、「異常」と判断される/右=乱れた波形が続くと、それを正常だと学習するので、一番下のグラフが直線に戻っている(クリックで拡大)同技術は、ロボットや産業機器、IoT(モノのインターネット)ゲートウェイなどに搭載することを想定している。久保田氏は、製造現場の装置、つまりエッジデバイスで学習できるようにしたいというニーズは高まっていると話す。「製造現場は、1つ1つの工場や製造ラインによって、環境がかなり異なる場合がある。異常な波形などを事前に学習し、それを現場で実装すると、推論の精度にブレが生じる可能性が高い。E3」向けに最適化した。久保田氏によると、最適化の方法としては、「CPUのコアを指定し、それらのコアだけを学習用に使う」ことも可能だという。今回の技術は、まだ最適化する余地はあるものの、技術的には確立されているという。2017」で、組み込み機器に特化した商用の深層学習フレームワークを使い、CPUで高速に推論処理を実行するデモを行った。出そろい始めた「エッジAIプロセッサ」の現在地とこれから2018年に登場したスマートフォンのプロセッサの多くにAI機能(機械学習)を処理するアクセラレーターが搭載された。したAIアクセラレーターを分析していくと、プロセッサに大きな進化をもたらせたことが分かる。した進化は今後も続く見通しで、2019年もAIプロセッサに大注目だ。2018」を東京都内で開催した。本稿では、セッション「これから始める人のためのディープラーニング基礎講座」から、ディープラーニングの歴史や概要、学習の流れについて紹介する。AIの開発、半導体業界にとってますます重要にどの半導体メーカーが、何らかの形でAI(人工知能)分野に携わっているのかは、簡単にリストアップすることができる。全てのメーカーが該当するからだ。機械学習(マシンラーニング)は、幅広い可能性を秘めているため、ほとんどの半導体チップメーカーが研究に取り組んでいる状況にある。5Gも機械学習も「ArmプロセッサIP」で全部やるArmの日本法人であるアームは2019年4月4日、東京都内で報道関係者に向けたセミナーイベントを開催した。このイベントではクライアントコンピューティングに自動運転分野、そして、インフラにサーバ関連における最新動向とArmの取り組みについて説明がなされた。クライアントコンピューティングにおいて最新の技術動向とArmプロセッサIPのロードマップについて紹介する。Processor(MLプロセッサ)」の中身が明らかになった。転職で「嫁ブロック」発動。LLC.ITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。