Computingはベンチャーキャピタルから資金を得て、2010年に設立された。現在、従業員は、データフロー、データ科学、システムの専門家からなる53人のチームである。Unit(DPU)」というアーキテクチャを考案したという。Array)アーキテクチャである。この巨大なプロセサアレイにデータフローグラフを静的にマップしてニューラルネットの学習を実行する。これまでステルスモードであったが、現在は、DPUチップができ、先行顧客のアーリーアクセスプログラムを始めている状態であるという。Computingは2010年に設立され、現在、53人のチームで開発を行っている。CTOの発表スライドのコピーである)マシンラーニングの分野では、ディープニューラルネットの学習に長い時間が掛かるのが問題となっている。エッジで発生するデータの量は増加の一途で、現在のやり方ではデータセンターの処理が間に合わなくなってしまう。この図はGoogleの資料の引用であるが、CPUとGPUでの学習処理の様子を示している。この図に見られるように、GPUがCPUからの指示を待っている時間がかなり多く、ムダが多い。このため、学習の性能が上がらないことになってしまう。CPUとGPUのヘテロシステムで学習を行っている様子。GPUがCPUの指示を待っている時間が多い。データフローネットワークである。これをプログラムにすると、重み(Weight)と入力(Input)を掛けて(Times)、それらを集計(Plus)して、SigmoidとかSoftmaxとかの関数を適用するグラフで表すことができる。これをランタイムと処理データなども加えたグラフに変形する。それぞれの処理を実行するDPUのハードウェアにマッピングして実行する。このように、DPUのハードウェアがグラフを記憶しており、グラフにしたがってデータを送りながら処理を行っていくので、CPUの介入は必要なく、DPUがCPUの指示待ちになって遊んでしまうことがない。GoogleのTPUなどは、入力ベクトルに重みのマトリクスを掛けてニューロンの出力値を計算する。接続が存在しない部分は重みの係数はゼロであるがこれも計算してしまう。Computingのデータフロー方式では、接続がない部分は信号が伝わらず、計算を行わない。このため、ゼロを掛けるというムダな計算を避けて演算回路の実効性能を高めることができる。DPUのやり方で推論がうまく処理できることは分かったが、この発表では、学習のためのバックプロパゲーションをどのように行うのかについては説明がなく、どのように処理が行われ、なぜ、高い性能が得られるのかは分からなかった。ディープラーニングを行うデータフローグラフをフレームワークでプログラムし、それをWaveFlowエージェントの接続にランタイムで変換する。29※本記事は掲載時点の情報であり、最新のものとは異なる場合があります。Computingのディープラーニングチップこのカテゴリーについて京をはじめとする日本勢もTOP500に代表されるランキングの上位に多く入ることで注目を集めるほか、人工知能(AI)やディープラーニングでも活用が進むなど、さまざまな用途で活用されるようになったスーパーコンピュータに関わるホットな話題を詳細な説明付きで紹介します。Corporation。