Blog最新情報や使い方、チュートリアル、国内外の事例やイベントについてお伝えします。設計2018年8月31日金曜日)の抄訳です。サービスの運用を支える基盤技術です。アルファ版がアナウンスされました。違うのか?」という質問をいただきます。この疑問に応えるプレゼンテーションとアニメーションを掲載したデモコンテンツ(日本語字幕付き)を公開しました。tpudemo.comこの記事では、このコンテンツからハイライト部分を抜粋して紹介します。ネットワークにどのような計算が必要とされるか見てみましょう。ネットワークを考えてみます。個の値でこの画像を表せます。ここで、数字の「8」を認識するニューロンは、個々の値に対してパラメータ値(上図の赤い線)を掛け算します。このパラメータは、入力データの特徴を抽出し、画像が「8」の字にどの程度似ているかを測るフィルターとして働きます。以下のような動きです。ネットワークによるデータ分類は、おおざっぱには上図の仕組みで動いています。入力データに対して個々のパラメータを掛け算(上図で円に色を付ける部分)し、その結果を足し算(右側で円を並べる部分)しています。その結果、もし一番大きな数値が得られれば、入力データとパラメータが最もよく似ていることを表し、それが認識結果となります。ネットワークでは入力データとパラメータの間で大量の掛け算(乗算)と足し算(加算)が必要となります。この乗算と加算は通常、高校や大学で習う行列演算として実行されます。ネットワークさらにはディープラーニング開発の効率性を大きく左右します。この計算をどのように扱っているのでしょうか。アーキテクチャに基づく汎用プロセッサです。ソフトウェアとメモリを利用して以下のように計算を進めます。最大の特徴は、その柔軟性にあります。アーキテクチャのおかげで、あらゆる種類のソフトウェアを読み込み、何百万という種類のアプリケーションに対応できます。自体は「次にどのような計算をすべきか」を前もって知ることができません。毎回、ソフトウェアからの指示を受ける必要があります。キャッシュ)に保存しなければなりません。ボトルネックと呼ばれます。ネットワークの計算では、実行すべき乗算と加算の手順はあらかじめ決まっています。ALU(乗算器と加算器を備える演算装置)は、個々の計算をひとつずつ実行し、その結果を毎回メモリに保存します。よる計算のスループットを制限し、また多大な電力を消費しています。使う」というシンプルな解決策を採っています。ひとつのプロセッサに搭載しており、数千回の乗算と加算を同時に実行できます。ネットワークの行列演算のような大規模並列計算にぴったり適しています。比べて桁違いの性能が得られます。数百万もの異なるアプリケーションやソフトウェアに対応する汎用プロセッサとして設計されています。ボトルネックの本質的な制約からは逃れられません。個々の計算を行うたび、レジスタやシェアードメモリなどのメモリに計算結果を保存し、また読み出し直す必要があります。備えるため、このメモリの読み書きによって生じる電力消費もそれに比例して巨大なものとなり、また複雑な配線のためにチップ面積の多くを専有します。設計した際、開発チームはドメイン特化アーキテクチャを採用しました。ネットワークの計算に特化した行列演算専用プロセッサとして設計しました。ワードプロセッサやロケット制御、銀行振り込みといった用途には使えません。ネットワークで必要となる大規模な乗算と加算を圧倒的なスピードでこなしつつ、より少ない消費電力と小さいチップ面積に抑えることに成功しています。ボトルネックの大半を解消できたことにあります。設計者には必要なすべての計算の手順があらかじめ分かっています。そこで、数千個の乗算器と加算器を大規模なマトリクス状に並べ、それらを配線によって直接結んでいます。アレイと呼ばれるアーキテクチャです。ネットワークの計算をどのように実行するのか見てみましょう。メモリからパラメータを読み込み、乗算器と加算器のマトリックスに読み込みます。入力データをメモリから読み込みます。個々の乗算が進むにつれて、その結果は隣の乗算器へとバケツリレー式に渡され、同時に加算も行われます。その結果、マトリックスからはすべてのデータとパラメータ同士の乗算結果を加算した値が出てきます。この大規模な計算処理が進む間、メモリへの読み書きは一切発生しません。ネットワークの計算においてきわめて高い計算スループットを達成しつつ、消費電力とチップ面積をより抑えることが可能になりました。その答えは、コストです。価格は以下の通りです。ディープラーニングの学習と推論を対象とした各種のベンチマーク結果が掲載されています。さまざまな用途やモデル、計算環境の組み合わせで、それぞれの学習や推論に要したコストや時間が発表されています。精度まで学習させた場合)。終えることができます。ネットワーク向けにドメイン特化アーキテクチャのプロセッサを開発することで得られるメリットです。アクセスして、今すぐお試しください。日に投稿されたもの(投稿はこちら)の抄訳です。サービスの運用を支える基盤技術です。アルファ版がアナウンスされました。違うのか?」という質問をいただきます。この疑問に応えるプレゼンテーションとアニメーションを掲載したデモコンテンツ(日本語字幕付き)を公開しました。tpudemo.comこの記事では、このコンテンツからハイライト部分を抜粋して紹介します。ネットワークにどのような計算が必要とされるか見てみましょう。ネットワークを考えてみます。個の値でこの画像を表せます。ここで、数字の「8」を認識するニューロンは、個々の値に対してパラメータ値(上図の赤い線)を掛け算します。このパラメータは、入力データの特徴を抽出し、画像が「8」の字にどの程度似ているかを測るフィルターとして働きます。以下のような動きです。ネットワークによるデータ分類は、おおざっぱには上図の仕組みで動いています。入力データに対して個々のパラメータを掛け算(上図で円に色を付ける部分)し、その結果を足し算(右側で円を並べる部分)しています。その結果、もし一番大きな数値が得られれば、入力データとパラメータが最もよく似ていることを表し、それが認識結果となります。ネットワークでは入力データとパラメータの間で大量の掛け算(乗算)と足し算(加算)が必要となります。この乗算と加算は通常、高校や大学で習う行列演算として実行されます。ネットワークさらにはディープラーニング開発の効率性を大きく左右します。この計算をどのように扱っているのでしょうか。アーキテクチャに基づく汎用プロセッサです。ソフトウェアとメモリを利用して以下のように計算を進めます。最大の特徴は、その柔軟性にあります。アーキテクチャのおかげで、あらゆる種類のソフトウェアを読み込み、何百万という種類のアプリケーションに対応できます。自体は「次にどのような計算をすべきか」を前もって知ることができません。毎回、ソフトウェアからの指示を受ける必要があります。キャッシュ)に保存しなければなりません。ボトルネックと呼ばれます。ネットワークの計算では、実行すべき乗算と加算の手順はあらかじめ決まっています。ALU(乗算器と加算器を備える演算装置)は、個々の計算をひとつずつ実行し、その結果を毎回メモリに保存します。よる計算のスループットを制限し、また多大な電力を消費しています。使う」というシンプルな解決策を採っています。ひとつのプロセッサに搭載しており、数千回の乗算と加算を同時に実行できます。ネットワークの行列演算のような大規模並列計算にぴったり適しています。比べて桁違いの性能が得られます。数百万もの異なるアプリケーションやソフトウェアに対応する汎用プロセッサとして設計されています。ボトルネックの本質的な制約からは逃れられません。個々の計算を行うたび、レジスタやシェアードメモリなどのメモリに計算結果を保存し、また読み出し直す必要があります。備えるため、このメモリの読み書きによって生じる電力消費もそれに比例して巨大なものとなり、また複雑な配線のためにチップ面積の多くを専有します。設計した際、開発チームはドメイン特化アーキテクチャを採用しました。ネットワークの計算に特化した行列演算専用プロセッサとして設計しました。ワードプロセッサやロケット制御、銀行振り込みといった用途には使えません。ネットワークで必要となる大規模な乗算と加算を圧倒的なスピードでこなしつつ、より少ない消費電力と小さいチップ面積に抑えることに成功しています。ボトルネックの大半を解消できたことにあります。設計者には必要なすべての計算の手順があらかじめ分かっています。そこで、数千個の乗算器と加算器を大規模なマトリクス状に並べ、それらを配線によって直接結んでいます。アレイと呼ばれるアーキテクチャです。ネットワークの計算をどのように実行するのか見てみましょう。メモリからパラメータを読み込み、乗算器と加算器のマトリックスに読み込みます。入力データをメモリから読み込みます。個々の乗算が進むにつれて、その結果は隣の乗算器へとバケツリレー式に渡され、同時に加算も行われます。その結果、マトリックスからはすべてのデータとパラメータ同士の乗算結果を加算した値が出てきます。この大規模な計算処理が進む間、メモリへの読み書きは一切発生しません。ネットワークの計算においてきわめて高い計算スループットを達成しつつ、消費電力とチップ面積をより抑えることが可能になりました。その答えは、コストです。価格は以下の通りです。ディープラーニングの学習と推論を対象とした各種のベンチマーク結果が掲載されています。さまざまな用途やモデル、計算環境の組み合わせで、それぞれの学習や推論に要したコストや時間が発表されています。精度まで学習させた場合)。終えることができます。ネットワーク向けにドメイン特化アーキテクチャのプロセッサを開発することで得られるメリットです。アクセスして、今すぐお試しください。年の創業以来、ゲームを通じてエンターテインメントの可能性に挑戦し続けるポノス株式会社(以下、ポノス)。挑戦の一環として、近年、注目度が高くなっている「eスポーツ」にも対応した対戦型アクションゲーム「ファイトクラブ」をリリースしています。人のキーパーソンに話を伺いました。ポノス株式会社スマートデバイス向けゲームの開発を事業として推進。BEYOND(ななめ上を、行け)」という企業スローガンに基づき、ゲームを通してエンターテインメントという文化の発展に貢献し、世界中を笑顔にする取り組みを推進。バトルで勝利することで、富や名誉を獲得できる世界の住人として、自分の分身となるキャラクターを作り、ほかの住人とリアルタイムにアクションバトルが楽しめる対戦型ゲームアプリ「ファイトクラブ」。このゲームをプロデュースする会社がポノスです。して大阪市に設立されたポノスは、現在、京都市に本社(京オフィス)を置き、自社で企画、開発するオリジナルゲームを、日本市場はもちろん、海外市場にも配信しています。月には、東京都渋谷区に江戸オフィスを開設。月にリリースされました。護さんは、「単なるスマートデバイス向けのゲームではなく、eスポーツを前提としたゲームを企画・開発しています。万円が進呈される「デイリー賞金大会」や、外部スポンサードによる賞金大会などが開催されています。板垣さんは、「すでにかなりの賞金を稼いでいるプレイヤーもいます。話しているプレイヤーもいるくらいです。名のプロゲーマーが所属しており、自社のゲームの魅力を発信する広告塔として、各種イベントや他社が主催する大会に参加しています。リアルに賞金を稼ぐことができる「ファイトクラブ」は、世界各国でのリリースも検討しており、世界中のプレイヤーが参加しても快適にバトルができる十分なパフォーマンスと、急激なアクセスの増加にも耐える拡張性を兼ね備え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