CuPyは、最新の深層学習研究の成果を取り入れ、6ヶ月ぶりにメジャーバージョンアップをしました。v4では、ほとんどのコードを変更することなくそのまま動作可能です。v4の主な特長は次の通りです。TensorCoreをサポートし、畳込み演算を高速化しました。用いることによる勾配消失を緩和しました。インストールが高速化CuPyのバイナリパッケージの提供を開始し、これまで約10分かかっていたインストール時間を約10秒に高速化しました。CPUでの学習および推論の高速化を実現しました。これにより、当社のベンチマークにおいて、GoogLeNet(画像認識用のニューラルネットワークのひとつ)でのCPU使用時の推論速度が従来比8.9倍に向上※3しました。二階微分をサポートする関数をさらに追加v3から導入された二階微分のサポート範囲が広がり、最新のネットワークやアルゴリズムを記述する自由度がさらに向上しました。形式でエクスポートする機能を追加Chainerの計算手順と学習した重みをCaffe形式でエクスポートする機能を実験的に追加しました。これにより、Pythonが動かない環境でもChainerの学習結果の利用が容易になります。Guide:https://docs.chainer.org/en/latest/upgrade.htmlChainerおよびCuPyの開発は、外部コントリビュータの開発成果を数多く取り入れています。PFNは今後も、サポート企業やOSSコミュニティと連携しながらChainerとCuPyの開発・普及を推進してまいります。https://github.com/intel/ideep※3:1枚の画像に対する処理時間をiDeep有効時・無効時で比較した結果。Library)は有効。オープンソースの深層学習フレームワークChainerについてPFNが開発・提供するChainerは、Pythonベースのディープラーニング向けフレームワークとして、“Define-by-Run”の手法を通じてユーザーが簡単かつ直感的に複雑なニューラルネットワークを設計するための高い柔軟性とパフォーマンスを兼ね備えています。2015年6月にオープンソース化されたChainerは、最も普及しているディープラーニング向けフレームワークの1つとして、学術機関だけでなく、ディープラーニングがもたらすメリットを現実世界のアプリケーションや研究に活用するための柔軟なフレームワークを求める産業界の多くのユーザーに支持されています。Chainerは、最新の深層学習研究の成果を迅速に取り入れ、ChainerMN(分散深層学習)/ChainerRL(強化学習)/ChainerCV(コンピュータ・ビジョン)などの追加パッケージ開発、Chainer開発パートナー企業のサポートなどを通して、各分野の研究者や実務者の最先端の研究・開発活動を支援していくことを目指しています。汎用配列計算ライブラリCuPyの最新版v6をリリースContactお問い合わせはこちらまで。