SFA(営業支援)CRM(顧客関係管理)マーケティングオートメーションビジネスインテリジェンスITサービスマネジメント製品ジャンルで記事を探す閉じるお知らせ公式Twitterアカウントで新着記事を配信中です。フォローをお願いします。Boost(ディーエルブースト)」がある。Intelligence、人工知能)のアルゴリズム開発に利用される手法である深層学習(ディープラーニング)のうち、学習の成果を利用して画像認識や音声認識などの処理を行なう「推論」をターゲットにした新命令セットだ。米インテル(Intel)が深層学習の推論(以下、DL推論)を強化する背景には競争の激化がある。インテルのXeonはクラウドでのDL推論で大きなシェアを持っている。Unit)」を開発している米グーグル(Google)、そして先日参入を明らかにした米クアルコム(Qualcomm)などがインテルの座を虎視眈々(たんたん)と狙っている。インテルとしては、これら競合に対して反撃の準備をする必要がある。一輝)[画像のクリックで拡大表示]クラウドでの推論では圧倒的に多くのユーザーを抱えるXeon2010年代の後半になって改めて注目を浴びたAI。Unit)の性能が大きく向上したこと、結果として深層学習が実用レベルになったことがある。大きな影響があったのはGPUの高性能化だ。並列して大規模に大容量のデータを処理するのが得意なGPUを活用することで、それまでの演算装置では膨大な時間がかかっていた処理が、実用的な時間で終わるようになってきた。AIの実業への利用は進んでおり、今やAIという言葉を聞かない日はないほどのブームになっている。機械学習や深層学習では大きく分けて2つの処理がある。学習(Training)と推論(Inference)だ。Network)などにデータを読み込ませて、例えば猫や犬の画像をそれぞれ猫、犬であると学習させるプロセスのこと。子供に言語を教えて教育するようなプロセスだと考えれば分かりやすいだろう。それに対して推論は、学習させたDNNを利用して、犬の画像を読み込ませたら犬と判別し、猫の写真を読み込ませたら猫と判別するプロセスのことだ。クラウド側では、主に画像認識や音声認識といったアプリケーションでDL推論が利用される。深層学習の学習処理は、大量のデータを並列に処理するという特性により、エヌビディアのGPUなどをクラウドやオンプレミスのサーバー上で利用するのが一般的だ。一方の推論は、自動車やスマートフォンなどのエッジデバイス(クライアントと言い換えてもよい)ではArmプロセッサー(英アームが提供するアーキテクチャーを採用したプロセッサー)や専用のアクセラレーターで実行する。クラウドではXeonプロセッサーで実行するのが一般的だ。スマートフォンの音声認識機能や写真ツールの「AIを活用した編集」などの裏側では、データセンター内のXeonプロセッサーが推論処理をしている。Activeは、IT/製造/建設各分野にかかわる企業向け製品・サービスについて、選択や導入を支援する情報サイトです。製品・サービス情報、導入事例などのコンテンツを多数掲載しています。ご覧になる際には、会員登録(無料)をお願いいたします。Reserved.このページに掲載されている記事・写真・図表などの無断転載を禁じます。掲載している情報は、記事執筆時点のものです。