ImageNetの2015年大会では、GPUアクセラレーテッドのディープ・ニューラル・ネットワークによるディープラーニングが上位を占め、その多くが人間以上の精度をたたき出しました。ディープラーニングは2012年に人間が書いたソフトウェアを打ち負かし、2015年には「超人的な」認識能力を実現したわけです。新しいソフトウェア・モデルのための新しいコンピューティング・プラットフォームコンピュータのプログラムというのは、基本的に順を追って実行されていくコマンドが並んだ形になっています。対して、ディープラーニングというのは根本的に異なる新しいソフトウェア・モデルで、何十億ものソフトウェア・ニューロンと何兆もの結合を、並列にトレーニングしていきます。ディープ・ニューラル・ネットワークのアルゴリズムを実行し、実例から学んでいくというのは、コンピュータがみずからソフトウェアを書いているに等しいことです。これほどソフトウェア・モデルが異なるのですから、それを効率的に走らせられる新たなコンピュータ・プラットフォームが必要になります。このとき、理想的なアプローチはアクセラレーテッド・コンピューティングとなりますし、理想的なプロセッサはGPUとなります。(6)だと、ネイチャー誌でも指摘されています。新しいコンピューティング・プラットフォームの誕生には、パフォーマンス、プログラミングの生産性、オープンなアクセス性が同時に成立する必要があります。GPUは本質的に並列処理向きで、ディープ・ニューラル・ネットワークの実行を10倍から20倍までスピードアップすることができます。普通なら数週間はかかるトレーニング・セッションを数日に短縮できることが多いのです。NVIDIAはそこで足を止めたりしませんでした。AI分野の開発者と協力し、GPUの設計やシステム・アーキテクチャ、コンパイラ、アルゴリズムの改良を続け、ディープ・ニューラル・ネットワークのトレーニング速度をわずか3年で50倍まで引き上げることに成功しました。これは、ムーアの法則を大きく上回るペースです。今後数年で、さらに10倍程度の高速化ができるとNVIDIAでは考えています。AI分野では、猛スピードでイノベーションが続いています。そこで重要になるのは、プログラミングのしやすさと開発者の生産性です。NVIDIAのCUDAプラットフォームはプログラミング性に優れているとともに必要なものが豊富にそろっており、イノベーションをすばやく実現することができます。新しい構成のCNNやDNN、ディープ・インセプション・ネットワーク、RNN、LSTM、強化学習ネットワークなどをさっと作れるのです。開発者というのは、どこにいても開発をしたいものですし、完成したソフトウェアは好きな場所に展開したいと思うものです。GPUなら世界中いたるところで動いています。OEMのPCにも搭載されています。デスクトップにもノートパソコンにも、さらにはサーバやスーパーコンピュータにも搭載されています。Amazon、IBM、Microsoftのクラウドにも採用されています。GPUアクセラレーションとなっています。好みのAI開発システムは人によって異なるかもしれませんが、GPUアクセラレーションを採用すれば、いずれも、高速化することができます。さまざまなGPUを製造しており、どのような大きさのシステムにも対応できます。どのような種類のインテリジェント・マシンであってもディープ・ニューラル・ネットワークの活用が可能なのです。アーキテクチャは同一で、どの製品でもディープラーニングを高速化することができます。GPUを採用したのは、Baidu、Google、Facebook、Microsoftなどです。話し言葉に対応する、話されたり書かれたりした言葉を別言語に翻訳する、画像を認識し自動的にタグを付与する、ニュースフィードやエンターテイメント、製品などをユーザ一人ひとりの好みに合わせてお勧めするなどを、このAIテクノロジでやろうとしているわけです。AIによって新しい製品やサービスを生みだしたり、業務を改善したりしようと、スタートアップ企業や老舗企業がしのぎを削るようにもなりました。ディープラーニングについてNVIDIAが協力している企業の数は、ここ2年で35倍と爆発的に増え、3,400社以上となりました。ヘルスケアやライフサイエンス、エネルギー、金融サービス、自動車、製造、エンターテイメントなど、さまざまな産業が、山のようなデータを元にした推測を活用しようとしています。FacebookもGoogleもMicrosoftも、それぞれが開発したディープラーニング・プラットフォームの公開に踏みきったことから、今後は、AIを活用したアプリケーションが急増するものと思われます。このような流れをうけ、つい先日、Wired誌は、「GPU興隆」の時代が到来したと宣言しました。自律走行の自動車は、超人的な副操縦士として運転者を助ける、人々の移動を革新する、都市部で無秩序に増えている駐車場の必要性を引き下げるなど、驚くべきプラスを社会にもたらす可能性を秘めています。運転というのは複雑なものです。予想しないことが起きます。雨氷で道路がスケート場のようになることもあります。通るつもりだった道が閉鎖されていることもあります。車の前に子どもが飛びだしてくることもあります。自律走行の自動車が遭遇する可能性のあるシナリオ、すべてを網羅したソフトウェアなど、書けるはずがありません。ディープラーニングなのです。ディープラーニングなら、学び、適応し、改善していくことができます。PXを自律走行の自動車用に開発しました。その結果、すばらしい成果が上がりつつあります。超人的なコンピュータを副操縦士にしたり、運転手のいらないシャトルバスが走る未来も、SFではなくなったのです。産業用ロボットの大手メーカ、FANUCが、先日、容器に入った向きがばらばらの部品を「つまむ」ことを学んだ組立ライン用ロボットのデモを行いました。ロボットにGPUを搭載し、試行錯誤で学ばせたのです。Networks社が開発したもので、「人工知能で技術再生に挑む日本」とウォール・ストリート・ジャーナル紙が報じました。ヘルスケアおよびライフサイエンス。GPUベースのディープラーニングにより、どのような遺伝子が疾病につながるのかを理解しようとしているGenomicsという企業があります。GPUを活用したディープラーニングで医療用画像の解析をスピードアップしようとしているArterysという企業もあります。Healthcare社のMRIに採用され、心臓病の診断に役立てられることになっています。Enliticという企業も、ディープラーニングによって医療用画像を解析し、腫瘍や目に見えないほどの骨折などの発見に役立てたいとしています。今回、ご紹介できたのは実例のごく一部にすぎません。実例は、文字どおり何千とあるのです。GPUでAIを高速化:新たなコンピューティング・モデルディープラーニングというブレークスルーにより、AI革命が始まりました。AIディープ・ニューラル・ネットワーク搭載のマシンなら、複雑すぎて人間のプログラマでは対処できない問題も解くことができます。データから学び、使うたびに成長することができるからです。同じディープ・ニューラル・ネットワークを、それこそプログラマでない人がトレーニングし、別の問題を解かせることさえ可能です。指数関数的な普及が見込まれます。社会に対する影響も、きっと指数関数的になるはずだとNVIDIAでは考えています。KPMGが最近行った研究では、コンピュータによるドライバ・アシスタンス・テクノロジにより、自動車事故は、今後20年間で80%も減少すると予想されています。年間100万人近い人が死なずにすむようになるということです。これを支える要がディープラーニング型AIというわけです。コンピュータ業界に与える影響も、指数関数的となるでしょう。ディープラーニングというのは、従来と根本的に異なるソフトウェア・モデルです。それを走らせるために新しいコンピュータ・プラットフォームが必要になります。プログラマが作成したコマンドはもちろん、ディープ・ニューラル・ネットワークの超並列トレーニングも効率的に実行できるアーキテクチャが必要になります。ここは、GPUアクセラレーテッド・コンピューティングの独壇場になるはずだとNVIDIAでは考えています。ポピュラーサイエンス誌も同意見らしく、先日、GPUを「現代AIの大黒柱」と表現していました。そのとおりだと思います。機械設計屋ならわかるとおもうが、軸受などの設計に際し、従来の面圧を踏襲して40年もの年月が流れている、トライボロジー分野に画期的な理論「炭素結晶の競合モデル(CCSCモデル)」という画期的な理論を日立金属が発表した。鉄鋼材料と潤滑油の相互作用で出来た表面に付着しているナノレベルの炭素結晶の構造が滑り具合を決定しているとのこと。この理論に基づいて開発されている自己潤滑性特殊鋼SLD-MAGICの売り上げがさらに加速することが予想される。現在の機械構造材料の最大のネックは摺動面。機械的特性(材料強度・硬さ)が高くても、材料というものは摩擦に弱い。そのため潤滑油が存在する。それでも弱いのでコーティングをする。日立金属が開発した自己潤滑性冷間ダイス鋼SLD-MAGIC(大臣発明賞受賞)はコーティングレスで摩擦に強いことが特徴。そのメカニズムは潤滑油と特殊鋼が相互作用を起こし、グラファイト層間化合物(GIC)という高性能な潤滑物質を作るためであることが、日立金属技報2017で公表された(CCSCモデル、炭素結晶の競合モデル)。解決が見込まれ、低フリクションによる自動車の燃費向上に大いに寄与することが期待されている。