hardwareGPU不要、汎用CPUで高速深層学習を実現するMIT発スタートアップMIT教授が立ち上げたスタートアップ企業が、GPUなどの専用ハードウェアを使わず、CPUだけで深層学習モデルを高速実行できる製品を発表した。深層学習のコストを下げるだけでなく、人工知能を広く普及させる効果が期待される。Hao2020.06.22892201720マサチューセッツ工科大学(MIT)のニール・シャビット教授が会社を立ち上げるきっかけとなった発見に至る過程は、ほとんどの発見の場合と同じく「偶然」だった。ビット教授は、マウスの脳マップを再配置するプロジェクトに取り組んでおり、深層学習の助けを必要としていた。深層学習モデルで一般に選択されるハードウェアであるグラフィックスカード、すなわちGPUのプログラミング方法を知らなかった。そこでGPUの代わりに、どこにでもある普通のノートパソコンで使われている汎用のコンピューターチップである中央処理装置、すなわちCPUを使うことにした。「驚いたことに、正しい方法でプログラミングすれば、CPUでもGPUと同じことができることが分かりました」。ビット教授は振り返る。Magic)の基礎をなしている。どんな企業でも専用のハードウェアなしに深層学習モデルを展開できるようにするのがシャビット教授の狙いだ。この考え方には、深層学習のコストを下げるだけでなく、人工知能(AI)を広く普及させる効果もある。「より多くの機械、しかもより多くの『既存の』機械でニューラル・ネットワークを使用できるようになるわけです」。(CSAIL)の研究科学者であるニール・トンプソン博士は言う(トンプソン博士はニューラル・マジックには関与していない)。「特別な装置にアップグレードする必要はありません」。GPUが深層学習で選択されるハードウェアになったのは、ほぼ偶然の成り行きだった。GPUチップは当初、ビデオゲームなどのアプリケーションでグラフィックスをすばやくレンダリングするために設計された。多様な計算を実行するための4~8個の複雑なコアから構成されるCPUと異なり、GPUは特定の演算しか実行できない数百個の単純なコアから構成される。これらのコアは演算を逐次実行ではなく並列実行できるため、集約型の計算を完了するまでの時間を短縮できる。この大規模な並列処理に特化したGPUが深層学習に適していることにAI研究コミュニティが気づくまで時間はかからなかった。グラフィックスのレンダリングと同様に、深層学習では単純な数学的計算を何十万回も実行する。...こちらは会員限定の記事です。メールアドレスの登録で続きを読めます。会員登録して読むログインして読む有料会員にはメリットがいっぱい!毎月120本以上更新されるオリジナル記事で、人工知能から遺伝子療法まで、先端テクノロジーの最新動向がわかる。オリジナル記事をテーマ別に再構成したPDFファイル「eムック」を毎月配信。重要テーマが押さえられる。各分野のキーパーソンを招いたトークイベント、関連セミナーに優待価格でご招待。有料プランの詳細を見るこちらは有料会員限定の記事です。有料会員になると制限なしにご利用いただけます。有料会員にはメリットがいっぱい!毎月120本以上更新されるオリジナル記事で、人工知能から遺伝子療法まで、先端テクノロジーの最新動向がわかる。オリジナル記事をテーマ別に再構成したPDFファイル「eムック」を毎月配信。重要テーマが押さえられる。各分野のキーパーソンを招いたトークイベント、関連セミナーに優待価格でご招待。Diffusion、Midjourneyなどの拡散モデルの登場は、私たちの生活やビジネスを大きく変えようとしている。人工知能(AI)の新時代を牽引する「生成AI(ジェネレーティブAI)」革命の最前線を追う。記事一覧を見る新着ストーリーEV満タンわずか5分、バッテリー交換ステーションは普及するか電気自動車(EV)向けのバッテリー交換ステーションを構築する企業「アンプル(Ample)」は、新型のバッテリー交換システムを発表した。ガソリン補給の手軽さと速さに匹敵するとアピールする。増える中、デンマークの公立学校では子どもの幸福度を把握・向上するアプリの導入が進んでいる。教育現場からは歓迎する声もある一方で、専門家は逆効果になる可能性やデータ・プライバシーの問題を懸念している。Khameneh慢性疼痛の「痛み」を脳波で測定、個別化治療の扉を開く慢性疼痛の患者の脳波を測定した新研究によって、個々人に合った治療法の扉が開く可能性がある。自律型の乗り物やドローン、量子コンピューティングについて。AIモデルを構築した。多くの言語に対応した音声アプリの開発に役立つ可能性がある。WilliamsG7でも議論されたAI規制、世界の主要な6つの取り組みチャットGPTなどの強力な生成AIの登場に伴い、AIの利用や開発に関するルールづくりの議論が加速している。AI規制に関する世界の主要な取り組みを6つ、紹介しよう。医療AIの落とし穴、医師が「信じすぎる」問題に解決策は?医療の現場に人工知能(AI)がますます導入されるにつれ、医師がAIの診断を信用するあまり、「AIパターナリズム」に陥る可能性がでてきた。私たちはAIの判断をどこまで受け入れればよいのだろうか。活躍するグローバルのイノベーター35人を一挙紹介する。世界を理解するための知識を獲得していただくためにあります。よって、あるいは口述記録の形態によっても、製品にしたり、公衆向けか個人用かに関わらず送信したり複製したりすることはできません。