xTECH/日経コンピュータ2019.02.13有料会員限定コピーしましたPR全3524文字AI分野をリードしているのは米中の巨大IT企業だが、レースの勝敗はまだ決まっていない。注目すべき国内AIスタートアップがある。ニッポンAIは捨てたもんじゃない。「我々の手で世界が驚くような超高性能のAI(人工知能)チップを作ろう」――。Networks(PFN)と理化学研究所のメンバーが参加した合宿で、これまでにないAIチップの開発方針が話し合われた。そこで、ディープラーニング(深層学習)の演算に必要な回路を極限まで詰め込んだAIチップの開発を目指すことに決めた。(CTO)などの経営陣に加え、ソフトウエア技術者の加藤辰哉氏など中核メンバーが集まった。理研側は並列演算チップ「GRAPE」シリーズの開発で知られる神戸大学の牧野淳一郎教授と、天才プログラマーとしても知られる天体物理学者の村主崇行氏など国内最高レベルのメンバーが一堂に会した。この合宿から2年ほど後の2018年12月にPFNが発表したのが、AIチップ「MN-Core」だ。2018の企業ブースでチップやボード、きょう体を展示していた[画像のクリックで拡大表示]演算性能だけでいえば、2002年に実行演算性能で世界一となったスパコン「地球シミュレータ(初代)」をほぼ1パッケージに詰め込んだものといえる。3.0」の1.5倍ほどとみられる。Networks)の電力効率を達成した。)プロジェクトだった。PFNの西川CEOはかつて、東京大学の平木敬教授(現名誉教授)研究室所属の学生として、牧野氏が主導する並列演算プロセッサー「GRAPE-DR」開発プロジェクトに関わっていた。その縁もあり、理研に所属する牧野氏が西川CEOに声を掛ける形で両者がタッグを組んだ。(TSMC)の40nm(ナノメートル)プロセスのシャトルサービスで小規模なチップを作成し、ワット当たり演算性能などを評価する。プロジェクト開始後の2016年9月、主要メンバーが実施したのが冒頭の合宿だった。そこでNEDOと並行して「もう1つのプロジェクト」を検討した。深層学習のアプリケーションに最適化した学習(Training)用チップを開発する、というものだ。当時、学習用AIチップを開発している企業はほとんどなかった。エヌビディアのGPUが、深層学習向けに十分な性能を発揮していたからだ。Unit(TPU)」の活用を始めたが、これは学習済みモデルを使って判断や予測をする「推論(Inference)」向けのチップだった。v2」を開発、導入したのは2017年である。「開発競争が激化していた推論用チップと比べ、学習用チップは『穴場』だった」と、PFNエンジニアの加藤氏は振り返る。「AIチップを開発することで、研究者の生産性をさらに高めたかった」(加藤氏)。死ぬ気で学ぶ、AI開発のPFNがユニコーンになった理由みずほ銀行システム統合、苦闘の19年史Amazonランキング書籍総合1位(2/11-13)!前代未聞の労力と巨費を投じたプロジェクト、2度の大規模システム障害を乗り越えどのように全面刷新したのか、全貌を解き明かす。現場の負担軽減を!医療界でのAWS活用法500万社が導入。このセミナ...SEのための「システム営業力」養成講座SEとして仕事をする方が、顧客や経営層に対する提案力や会話力を身につけるための講座です。情報銀行の成り立ち、事例、現状課題やその行方を網羅。経営戦略である以上、「会計」の知識やスキルが欠かせません。