content「Intelと言うと、PCのCPUのイメージで見られることが多いが、現在はデータ処理の会社へ軸足を移している。2018年末から2019年初頭ごろには、サーバやストレージ、ネットワークなどのデータセンター関連の売り上げが50%を超える。Beton(モリス・ビートン)氏だ。2018」に合わせて来日した同氏が、直近のIntelの取り組みについて説明し、「AI領域などのデータ処理分野で大きな進ちょくがある」と述べた。Processor)」などを用意している。CPUであるXeonの売り上げは、Intelの社内データによると、AI用途だけで10億ドルを突破する。FPGAの売り上げも年間10億ドルに達する。FPGAの事例の1つとして、MicrosoftはAzureにおいて2018年初めにAI処理のために米IntelのFPGAを購入した。この他に、金融業界やネットワーク領域でFPGAが使われている。NNPは、ディープラーニングで用いるニューラルネットワークの処理に特化したプロセッサだ。ディープラーニングの学習用途などで一般的に使われているGPU(浮動小数点演算を高速に処理するメニーコアのプロセッサ)よりも効率が良いとしている。開発者向けに、ソフトウェア領域にも注力している。Optimization)」を無償配布している。PythonとC/C++で使えるライブラリだ。OpenVINOは、画像認識の推論(作成済みの判定モデルを用いた画像の判定/評価)において効果を発揮する。カメラにつないだエッジコンピュータ上で、歩行者が何人いるかをカメラ映像から判定したり、入場ゲートにおいて顔を認識したり、工場での目視の部品検査を自動化したり、といった使い方ができる。OpenVINOの特徴は、大きく2つある。1つは、非力なエッジコンピュータでも高速に処理できるように、TensorFlowやCaffeといった一般的なディープラーニング用フレームワークで生成した学習済みの推論モデルを最適化して利用できることだ。OpenVINOの推論エンジン用に変換して使う。NNPなどの複数のターゲットプラットフォーム向けにコンパイルできることだ。プロセッサに合わせてコードを書き分ける必要がないとしている。Healthcareのケースを挙げる。CTスキャン画像を診断するアプリケーションをOpenVINOで開発し、Xeon搭載サーバ機で動作させた事例だ。1秒に596枚の画像を診断できるようになり、医療関係者のパフォーマンスが14倍に向上した。開発者コミュニティーとの関係構築にも力を入れている。「http://software.intel.com」と呼ぶポータルサイトを運営し、AI、IoT、ハイパフォーマンスコンピューティングといったカテゴリ別にコンテンツをそろえ、年間で3000項目に変更を加えている。年間2000万人の開発者がサイトを訪問しているという。Japanは、CIOとITマネージャーを対象に、ビジネス課題の解決とITを活用した新たな価値創造を支援します。ついて運営会社サイトマップ当サイトは最新ブラウザでの閲覧を推奨します。permission.このサイトでは、利用状況の把握や広告配信などのために、Cookieなどを使用してアクセスデータを取得・利用しています。これ以降ページを遷移した場合、Cookieなどの設定や使用に同意したことになります。Cookieなどの設定や使用の詳細、オプトアウトについては詳細をご覧ください。