最近の株式市場もAIブーム。その中で最も注目されている銘柄が米半導体メーカーNVIDIA(エヌビディア)。同社の株価もすごいことになっているが、最近では同社と提携する企業の株価も高騰する傾向にある(関連記事:AI相場“中核”、NVIDIA関連の「神通力」)。NVIDIAは、このままAI時代の覇者として逃げ切ることになるのだろうか。Learning部長の井崎武士さんにお話を聞いた。そもそもNVIDIAって、いつAI企業になったのだろう。ゲーム用半導体のメーカーと認識していたのは僕だけじゃないはず。Unit)に注目したのは2012年といわれる。Ng(アンドリュー・エン)氏が、わずか12個のNVIDIA製GPUで再現した。大量のコンピューターを持たなくてもAIを作ることができることに気づいた世界中の研究者たちが、NVIDIAのGPUに飛びつき、AI研究が一気に加速したと言われている。それまでのAI研究って、冬の時代だったと言われている。長年に渡ってどうしても超えられない山があったわけだが、急に冬の時代から抜け出せたのには3つの要因があるといわれている。Learningという新しい手法が登場したこと。2つ目は、大量のデータがネット上に溢れ出したこと。最後の要因は、NVIDIA製GPU。NVIDIAのGPUのおかげで、AI研究・開発の低コスト化が進んだからだと言われている。新しい手法と、それに必要な大量のデータ。低コスト半導体で研究の裾野が一気に広がったことで、新たな技術、手法が次々と登場している。その勢いは、今日でもまだ一向に減速しそうにない。いう意味で、NVIDIA製GPUの果たした功績は大きい。取材先の研究者に聞いても、半導体ハードウェアはNVIDIA一択だというような話が多い。いうものの一方で、競合他社によるAIチップ開発のニュースが次々と出始めている。した動きを、NVIDIAはどう見ているのだろうか。Phi(ジーオン・ファイ)」の新バージョンをディープラーニングに最適だとして発表するなど、この半年ほどで猛烈な追撃を始めている。日本のAIベンチャーに話を聞いても、インテルからの営業が精力的になってきているという。Intelと言えばパソコン全盛時代に、Microsoftとともに時代の覇権を握った半導体メーカー。技術力は半端ないはず。Phiの発表文の中で「128のノードのインフラを使って学習させたところGPUの50倍速かった」と、NVIDIAのGPUより優れていると書いている。NVIDIAは、早くも追いつかれてしまったのだろうか。これに対してNVIDIA日本法人の井崎武士氏は「正式に説明文を出したのですが、インテルさんの発表の中で使われていたのはNVIDIAの2世代前のGPU。最新GPUではNVIDIAのほうが断然速いんです。インテルさんのハードウェア開発能力を持ってしても、まだわれわれには追いついていない状態なんです」と胸を張る。言っても巨人Intelが本気を出し始めたわけだ。NVIDIAがいつまでも安泰というわけにはいかないだろう。「そうかもしれませんが、ただ勝負は半導体というハードウェアだけの話ではないと思うんです。われわれはハードウェアとしてはGPUを持っていますが、そのGPUの性能を最大限利用できる開発環境としてCUDA(クーダ)というものを独自に用意しています。それが他社とは異なるところです」。言ってもGPUの上に乗る言語として、OpenCLなどオープンソースの言語がある。「業界標準フレームワークのOpenCLで実装するアプローチも当然あります。それは特に一般に流通するソフトウェアの互換性を保つためには有効に働きます。研究で利用されるときには動く環境が決まっていることが多いため、より性能を出しやすい、そして使いやすい(開発サポートが手厚い)ものが選ばれます。われわれはOpenCLを一応はサポートしているのですが、それとは別に最大限性能を引き出してもらうためにCUDAを用意しています」。CUDAはそんなに使いやすいのだろうか。Learningを簡単に作れるかというと、CUDAを使いこなすのにもそれなりの能力が必要になってきます。「それでも開発は簡単ではありません。オープンソースのフレームワークが幾つか登場しています。Networksが作った『Chainer』などがそうです。した主だったフレームワークの開発者とNVIDIAは緊密な関係にあり、われわれは積極的にフレームワーク開発のお手伝いをしています。どのフレームワークでもCPUと同じようにコードを書いて、『GPUを使う』という設定にするだけで、GPUを簡単に使うことができるようになっています」。「こうしたところまで競合他社が環境を整えられているかというと、まだどこもできていません。われわれはこの数年、こういった開発環境の整備に注力してきました。今から他社が参入してきても、すぐに追いつけるわけではありません。ハードウェアでNVIDIAと同様もしくは超える製品を作れたとしても、そうした開発環境まですぐに用意できるわけではないのです。当面は他社がそれほど脅威になるとは思っていません」と言う。インテルだけではない。GoogleやMicrosoftなども、NVIDIAに追いつき、追い越そうとしているという話が聞こえてくる。Googleは新しくTPUと呼ばれる半導体を開発した。Array)といったディープラーニングの処理に使用する他の技術と比較して「消費電力当たりの性能は10倍」とGoogleのCEOが主張しているらしい。これに対し井崎氏はこう解説する。「Googleさんが新しく開発したハードウェアTPUは、特化型の半導体なんです。Learningが成熟してきて、『この問題はこのアルゴリズムで解ける』というようなフェーズに入ってくれば、特化型の半導体でもいいと思うんです。現状では、毎日2、3本のペースで新しい論文が出ています。新しい最適化の方法、新しいニューラルネットワークの形が、日々登場しています。した新しい知見に応じて、ハードウェアを常に更新していくというのは、大変なコストになります。すべてのAIを特化型半導体をベースに作るというのは、リスクが大き過ぎると思うんです」。その証拠にGoogleは、いまだにNVIDIAのGPUを購入し続けているようだ。用途が決まっているところには特化型を、まだまだ進化の最中のところにはNVIDIAのGPUを、ということなのだろう。Microsoftも動き出している。Microsoftが力を入れているのはFPGAと呼ばれるタイプの半導体だ。今日(こんにち)のGPUは、実行するソフトウェアによって機能を自由に定義・変更できるプロセッサーというタイプの半導体。反対にGoogleのTPUなどのASICは、すべての機能が回路としてハードウェア上に焼かれていて、変更できないタイプの半導体。FPGAはちょうどASICとGPUの中間のような存在。ハード上の一部回路を書き換えることで機能変更が可能なタイプの半導体だ。海に住む絶滅危惧種を保護する研究者たちの活動には、様々な困難がつきまとう。個体の数を正確に把握することが不可欠になるが、これが難しい。これまでは小型飛行機で海上を旋回しながら、目視で個体の数を数えていた。そのため莫大なコストがかかる上に、事故にあう危険もあった。今ではドローンを遠隔から操作して、航空写真を撮影できるようになったため、こうした問題は解消しつつある。ドローンからは海上の航空写真が数万枚もあがってくる。これらを人が目視で確認して個体を数える必要があるのだ。ちなみに以下の海上写真には絶滅危惧種である海牛が1頭いる。正解は以下の画像で丸をつけたところ。確かによく見ると小さな黒いかたまりがわずかに見える。素人が正確に判別することは非常に難しそうだ。した気の遠くなるような作業を数万枚の写真に対して行う必要があるため、なかなか調査の範囲を広げることが難しい。海牛の保護に取り組む豪マードック大学のアマンダ・ホグソン博士は、こうした課題を機械学習技術によって解決しようとしている。豪クイーンズランド大学と共同で開発した画像認識システムによって、航空写真の中から海牛の位置を自動で検知しようというのだ。このシステムを開発するために、彼らはGoogleの画像検索や音声認識で使われている技術を活用している。Googleはこれらの技術を機械学習ライブラリ「TensorFlow」としてオープンソースで公開しているのだ。今のところ同システムによる海牛の検知率は、人による目視の80%ほどだといい、今後さらに改善できる見込みだという。海牛だけでなく、ザトウクジラや特定種のイルカといった他の海洋哺乳類での応用も期待されている。