21」は、世間の関心の高いニューラルネットワーク関係の講演や論文発表が多く、昨年に比べて出席者が大幅に増加していた。Unit(TPU)」についての基調講演を持ってきたので、人が集まった。GoogleのTensorFlowはニューラルネットだけではなく、次の図に示すように、K-Meansを始めとして多くの用途に使えるツールキットとなっている。実行するハードウェアとしては、TPUだけでなくCPUやGPUでも使えるようになっている。Sato氏の基調講演のスライドのコピーである)TensorFlowはいろいろなところで使われており、その一例としてキュウリ農家の例が紹介された。キュウリは大きさや曲がり具合などで等級が異なり、選別に手間がかかる。これを見兼ねた息子さん(以下の写真中央の人物)がTensorFlowを使って以下の写真の右上のような等級の自動選別システムを作り、大幅な省力化に成功したという。キュウリ農家はTensorFlowを使って等級の自動選別システムを開発して省力化を実現した。右上が自動選別システムまた、NTTドコモは街を500m四方に区切り、時刻や天候などを加味してそれぞれの区域にどれだけのタクシー需要があるかを、TensorFlowを使って予測するシステムを開発した。この情報に基づいてタクシーの配車を行うことにより、新人の運転手でもベテランドライバーに迫る売り上げを上げることができるようになったとのことである。このようにTensorFlowを使ったAIはあちこちですでに実用化が始まっている。Google脅威の開発力GoogleのTPUの開発は、2006年ころから検討されていたが着手には至らなかった。2013年にディープラーニングに必要となる計算能力を見積もると、このままではGoogle全体のデータセンタの処理能力を倍増する必要が出てくるという見積もりとなり、尻に火が付いた。v1と呼ぶ)を完成し、実用化まで持っていき、2015年に稼働に漕ぎつけたという。v1は演算のパイプラインが中心で、複雑なコントロールが無いので、CPUと比べると設計は簡単と思われるが、それでも15か月で設計、検証、チップ製造、デバグを経て、稼働に漕ぎつけるのは驚異的な短期間開発である。中央の大きなLSIがTPUで周囲に付いているのはDDR3メモリとTPUに電源を供給するDC-DCコンバータである。v2は16ビット長の浮動小数点数で計算を行っており、学習に使えるという点が大きく異なっている。v1は推論に使われるという使い分けが行われているという。v1は28nmプロセスで製造され、700MHzで動作し、消費電力は40Wである。次の図に見られるように、SATAディスクと同じスロットに実装できる形状となっている。×16であり、バンド幅は12.5GB/sである。v1は推論専用であり、サーチのランキング、音声認識、テキストやスピーチの翻訳、写真のサーチなどに利用されている。v1は現在も活躍している。GPUと比較すると、性能は15~30倍、電力効率は30~80倍になっているという。Memory)0と1という音声認識などの処理に使われている。Network)が有名であるが、画像認識などのCNNでの使用は5%に留まるという。v1の用途別の使用割合。v1では、入力を量子化して8bitに変換して計算している。v1では65,536個と25倍の演算器を持つことができる。推論の計算自体、それほど高い計算精度は必要は無いし、Googleは広い範囲の値を扱う必要がある部分では浮動小数点数に変換して処理を行うなど基本は8bit整数で推論計算ができるようなアルゴリズムを作っているので、これが可能になっている。v1は8bit整数で計算することでK80と比べて25倍の演算器を持っている※本記事は掲載時点の情報であり、最新のものとは異なる場合があります。Corporation。