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NVIDIAのGPUがAI技術を進化させる! 『NVIDIAが加速するディープラーニング』

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by [2016年6月20日]

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先日、東京・秋葉原にてNVIDIAのフラッグシップそして最先端のゲーミンググラフィックスカード『GeForce GTX 1080』を体験するイベント「NVIDIA Ultimate Festa 2016」が開かれた。

その中で、エヌビディアジャパンでディープラーニングのソリューションアーキテクトに携わる村上真奈氏(写真)は、『エヌビディアが加速するディープラーニング』というタイトルで、ディープラーニングの実情とNVIDIAの取り組みについて語った。

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開発が進むディープラーニング

近年、ディープラーニング分野へのVC(ベンチャーキャピタル)の投資が増え、たくさんのベンチャー企業が誕生しています。日本国内であれば、Preferred Networksさんなどが有名ですが、シリコンバレーでは、無数のベンチャー企業が生まれており、Googleさんなどの大企業とベンチャー企業、そして大学が競いあい、新たなAI技術が続々と生まれています。

ディープラーニングは応用分野が幅広く、画像認識はもちろん、医療やセキュリティ分野、自動運転など様々な場所で使われています。アメリカだけでなく、日本でもYahoo Japanさんが音声認識アプリをリリースされたり、ドワンゴさんも独自のGPUサーバーを貸し出したりと、ディープラーニング技術を活用した商品やサービスがローンチされ始めています。
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ディープラーニングにはパワフルなGPUが必須

NVIDIAのGPUはゲームなどに留まらず、スーパーコンピュータにも多く搭載されており、ディープラーニング研究の多くにNVIDIAのGPUが採用されています。例えば東工大のスーパーコンピュータTSUBAME(ツバメ)には、4,000万以上のNVIDIA製GPUが搭載されていますし、アメリカの世界2位のスーパーコンピュータTITAN(タイタン)にも搭載されています。

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ディープラーニングは何層にもわたるニューラルネットによって構成されており、例えば、マイクロソフトのイメージネットで優勝したディープラーニングは152層でできています。7~8層程度のネットワークでもパラメータは14ほどあり、ハイエンドGPUで処理したとしても、30日くらいかかります。ディープラーニング研究ではGPUの性能が重要なのです。
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ディープラーニング研究は基本となる高度なニューラルネットワーク、ネット上に落ちている画像など様々な情報から学習するビッグデータ、そして高度なGPUの存在が不可欠というわけです。
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ディープラーニングの実績

画像分野においては、画像認識はもちろん、ノイズ除去や高解像度化にも成功しています。また、ニューラルネットワークで覚えた特徴量を活用し、二つのテクスチャーを違和感なく合成することに成功しており、ポテトやひび割れた地面のテクスチャーにオバマ大統領の顔を合成するということも可能になっています。
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音声認識分野でも、普通のネットワークなら、各言語ごとにプログラムを作らなくてはならない所を、Baiduさんのdeep Speech 2では、英語と中国語を一個のネットワークで認識することに成功しており、大きな注目を集めています。
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世界一のプロ棋士を倒した事で話題になったAlphaGoも忘れてはいけません。将棋はAIがすでにプロ棋士を倒していましたが、碁は陣取りゲームなので、打つことが可能な手が膨大。計算量が尋常ではないほど多く、勝つのはだいぶ先だといわれていましたが、Googleが買収したベンチャー企業ディープマインドは、50GPUを用いて3億4千万回ものトレーニングをAIにさせることで偉業を達成しました。
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医療分野でも、vRadさんは色々な頭蓋骨内出血の画像をニューラルネットワークに覚えさせることで、CTスキャンの画像から、頭蓋骨内出血の潜在的箇所を事前に認識させることに成功しています。
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NVIDIAの自動運転技術

NVIDIAが最近力を入れて取り組んでいるのは自動運転技術です。AudiさんやFordさんといった有名自動車企業と共に、様々な自動運転技術の開発をしてきました。

こちらは、ディープラーニングのニューラルネットワークを使って、自動車と歩行者を同時に認識する技術です。似たような技術は以前から存在していましたが、本技術では一枚絵をニューラルネットワークに通して、全てを一度に認識できる。雪が降っていたり環境が悪いところでも、高精度な認識が可能。走行可能なエリアをリアルタイムで判別することができるといった特徴があります。
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また、運転すればするほど進化するニューラルネットワークDAVENETの開発も進んでいます。DAVENETを使うことで、当初はおぼつかない運転でも、3,000マイルほど走れば、坂道や、白線がない場所など色々なところを自動で走ることが可能になりました。さらに走行データを覚えさせることで、より自然な運転が可能になる予定です。
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さらに、Formula E(電気自動車の競技大会)にて、ROBORACEという自動運転車の種目が開催されることが発表されました。それに伴いNVIDIAは全てのレースカーにGPUを提供するだけでなく、レース自体に参戦することを表明しました。
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これからも、NVIDIAは一般道路に自動運転車が走る未来を目指し、世界中の自動車メーカーと協力しながら、自動運転ならびにディープラーニング技術を引っ張っていきたいと考えています。

▼参考リンク
NVIDIA ULTIMATE FESTA 2016
NVIDIA

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