Computingは、AIの学習プロセスを効率化するものだ。AIの活用に向けて計算需要は急激に拡大している。Zero」は約6カ月かかるという。6年で30万倍になったことになる。今後もAI学習のための計算需要は拡大する見込みだが、それらを扱うコンピューティングのためのスキルも高度化していく。富士通は2019年4月、ResNet-50を用いたディープラーニングの学習時間で世界最高速を達成したが、これはAIとコンピューティングの専門家が手作業でチューニングした結果であり、この高速化を実現した技術を一般ユーザーが簡単に使うことは難しい。Computingは、AI学習の高速性と使いやすさの両立を目指して開発された技術である。AI学習における高速化では、機械学習の演算精度として一般的な32ビットから16ビットや8ビットに落とすビット削減という手法が注目されている。一律に演算精度を落とすと演算結果も劣化するため、演算精度の調整は、どの箇所の演算精度を落とし、どの箇所の演算精度を落とさないかを、専門家が試行錯誤する必要があった。Computingは、プログラム挙動を動的に分析することで、専門家が静的に行ってきた試行錯誤を自動化している。1つは、ビット削減について、内部データの分布に応じて最適なビット幅を動的に選択する技術だ。従来は、ニューラルネットワークのうち決められた層だけをビット削減して演算していたが、この技術では各層のテータの分布に応じてビット削減の適用を拡大できる。最適なビット幅の動的選択の事例。出典:富士通研究所もう1つは、クラウドなど多数ノードで並列計算を行う環境で、通信の競合や割り込み処理などにより一部ノードでのレスポンスが大幅に遅れる同期待ちを緩和する技術である。同期待ちを打ち切った場合の処理時間の削減量と演算結果への影響度を予測し、演算結果を劣化させない範囲で、処理時間を最大限に削減できるように、各同期待ちの打ち切り時間を制御する。出典:富士通研究所2048ノードを使った並列計算での同期待ちの事例。最初は各ノードの計算時間はほぼ10msで推移するが(左)、一部のノードでリソース競合による性能劣化が起こる(中央)。並列計算では一番遅い処理を待って同期するので、一部のノードの後れが全体性能の劣化につながる。従来技術と新技術適用の比較イメージ(右)。出典:富士通研究所RestNet-50で約70GBの画像データを学習する事例では、ビット削減で従来比3倍、同期待ち緩和で同3.7倍の高速化を確認しており、最大10倍の高速化を実現できることになる。Computingについても「世界初」の技術としており、2020年度内に実用化する方針である。(JST)事業セミナーで、JST研究開発戦略センター(CRDS)がAI技術および量子コンピュータ技術の最新動向について紹介した。次世代のコンピューティング技術として注目を集める「量子コンピュータ」。部長で量子計算コンサルタントの畔上文昭氏に、製造業での量子コンピューティング技術の活用動向と現実について話を聞いた。NECもアニーリングに注力NECは2019年1月16日、報道陣を対象として量子コンピュータに関する勉強会を開催し、同社が注力する超伝導パラメトロン素子を活用した量子アニーリングマシンの特徴と優位性を訴求した。同社は同マシンについて2023年の実用化を目指す方針だ。同プロセス・フレームワークを用いたサービス提供は2019年7月にグローバル展開を開始する予定だ。東京」(2019年5月17日、東京国際フォーラム)の内覧会で、次世代スーパーコンピュータであるポスト「京」に搭載されるプロセッサ「A64FX」のウエハーが初公開された。富士通が量子コンピュータ超える新AI技術、グラフ構造データへの深層学習適用も富士通研究所が人工知能(AI)技術の最新成果を発表。Tensor』を開発」の2件である。SNSfacebooktwitterITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。