次世代チップ関連の会議「ISPD」(2017年3月19〜22日、現地時間)では、「機械学習は、チップの設計において“人間の仕事”を減らす方向に向かっている」との見解が示された。Systems(ISPD)」の登壇者らはこうした見解を示した。Machine」と題する基調講演の中で、「コグニティブコンピュータがどのように“人間の仕事”に代わる処理を行うのか」について説明した。Dubey氏は、「これまでは、機械は計算を、人間は半導体の物理設計の決定を行ってきた。機械はいまやその両方を担うことができるようになった。コンピューティングは全く新しい領域に進もうとしている」と語った。「ルールベースAI(人工知能)」と呼ばれる、意思決定をコンピュータに託す試みは、過去に失敗に終わっている。敗因は、専門家がそれぞれに独自の手法で実施して、ルールの最適化を行わなかったことにある。反復」という人間の意思決定における4つのステップを、最適設計に到達するまで実行することができる。ニューラルネットワークベースのディープラーニング(深層学習)コグニティブコンピュータはこの4つのステップを実行できるが、現時点では各ステップの処理中にタイムラグが生じてしまう。Dubey氏は、「われわれの目下の課題は、この4ステップそれぞれの速度を上げて、コグニティブコンピュータがマイクロチップの物理設計における人的要素の多くを引き受けながら、リアルタイムオペレーションと同様に処理できるようにすることだ」と述べている。「ここで最大の障害となるのが、検知と推論処理のディープラーニングだ」とDubey氏は述べている。Crest」を追加したという。Systemsが開発したディープラーニング用アクセラレーターである。Crest」を展開する予定だ。これらの製品により、2020年までにマシンラーニングの時間を現行の100分の1に短縮することを目指すとしている。Bolsens氏は基調講演の中で、「FPGAだけで同様のジョブを実現できる」と述べた。Intelも2015年にAlteraを買収してFPGA技術を有している。出典:XilinxBolsens氏は、「FPGAの最大のメリットは、インターコネクトに優れている点だ。FPGAによるマシンラーニングに有効なグローバルメモリやフローアーキテクチャは豊富にある」と述べている。Day」で発表した内容をもとに、AI事業に向けた戦略について説明会を開催した。Systemsの技術をベースとしたAI製品群を展開し、2020年にマシンラーニング(機械学習)における時間を現行の最速ソリューションと比較して100分の1に短縮することを目指す。2016年8月9日、スーパーコンピュータのソフトウェア並列化技術を応用し、複数のGPUを用いてディープラーニングの学習速度を高速化するソフトウェア技術を開発したと発表した。AVBを使った高速伝送のカメラシステムなど、ADAS(先進運転支援システム)や自動運転向け技術をデモ展示した。Algorithm:GA)」があります。25年ほど前に私が狂ったようにのめり込んだ技術なのですが、世界的にもファンがたくさんいるようです。このGAこそが、私たちがイメージする“人工知能”に最も近いものではないかと思うのです。大統領選の予測こそ、人工知能(AI)を使い倒し、その性能をアピールする絶好の機会だとみていたのですが、果たしてAIを手掛けるメーカーや研究所は沈黙を決め込んだままでした。クリントンvsトランプの大統領選の投票を1兆回、シミュレーションしてみた結果、その答えが見えてきました。ファミリー」に関する説明会を開催した。LLC.ITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。