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2017年8月29日

Intel、ディープラーニング処理に対応したVPUを発表

 米Intel社は2017年8月22日、Microsoftが同社の新しい高速ディープラーニング・プラットフォーム「Project Brainwave (開発コード名)」の主要なハードウェア・アクセラレーターとして同社のStratix 10 FPGA を採用したことを発表した  Microsoft は大規模なデータストリームを処理しているが、このような処理のほとんどは瞬時に行われなければならない。これは、リアルタイム人工知能 (AI) 用に設計された、開発コード名「Project Brainwave」という同社の新しいディープラーニング・プラットフォームにも当てはまる。リアルタイムAIとは、検索クエリー、ビデオ解析、センサーストリームといったデータの種類にかかわらず、AI アルゴリズムを超低レイテンシで適用し、受信データを素早く処理することを指す。
 同社のエンジニアやデータ科学者にとって大きな課題となったのは、AIモジュールの学習処理の高速化ではなく、さまざまなデータを網羅しながらリアルタイムでAIアルゴリズムを大量のデータストリームにどうやって適用できるかということであった。これは、バッチ処理のAIや遅延の影響を受けにくいAIアプリケーションに比べてはるかに難しく、高度なコンピューティング・アプリケーションとなります。リアルタイム AI をサポートするITシステムにおいては、ソフトウェアのような柔軟性とハードウェアのようなアクセラレーション・テクノロジーを効果的に融合させることが求められる。
 Intelはさまざまな使用事例にわたってAIの要件を満たす幅広いポートフォリオを提供している。世界最大クラスの多くのAI導入事例の基盤となっているIntel Xeon スケーラブル・プロセサや、他社のGPUと同様に学習処理のパフォーマンスで知られアクセラレーターとして機能するIntel Xeon Phiプロセサなど。これら製品もパワフルですが、Microsoft が Project Brainwaveに求める機能をバランスよく備えているわけではない。
 多様なデータにわたるリアルタイムでの推論という同社のニーズには、ソフトウェアによるプログラマブルな柔軟性を備えた、高いパフォーマンスのAiハードウェア・アクセラレーターが必要となる。そこで、多岐にわたるデータのディープラーニングにおいて高いパフォーマンスを実現するために、チップ上に合成可能なロジックとともに通信ブロックも搭載したIntel Stratix 10 FPGAが選択された。
 Project Brainwave において、Intel Stratix 10 FPGA がリアルタイムAIを可能にしているその詳細を説明する。Intel FPGA ではハードウェア・アクセラレーションの完全なカスタマイズが可能であるため、AIアルゴリズムのパフォーマンスの最大化や、リアルタイムAI処理に必要なプログラミング・微調整を行える。しかも、プログラマブルな集積回路である FPGAは、構造化 / 非構造化を問わず幅広いデータに対応することができる。これが、一定のAIデータだけを対象とする専用チップとは大きく異なっている。  Intel FPGAを活用することで、開発者は演算ハードウェア上にアクセラレータ機能を直接設計して遅延を低減し、スループットを引き上げ、電力効率を改善できるようになった。
  FPGA が高速化する AIワークロードには、マシンラーニングやディープラーニングとともに、ネットワーキング、ストレージ、データ分析、ハイパフォーマンス・コンピューティングなどのさまざまなワークロードも含まれる。  Intel FPGA は特に、瞬時の応答を必要とするAIアプリケーションにおいて優れた効果を発揮する。FPGAの高度な並列・低遅延アーキテクチャは、多数の演算を同時に処理することができるが、この点が、顔認識、リアルタイム翻訳、自動運転のようなアプリケーションのリアルタイム処理においてカギとなっている。
 Intel Stratix 10 FPGA は業界初の14nm FPGA であり、インテルの14nmトライゲート・プロセス・テクノロジ利点とHyperFlexという革新的な最新アーキテクチャとを組み合わせることで、ハイエンド・コンピューティングや大量のデータを扱うアプリケーションに求められる要件を満たしている。

URL=https://newsroom.intel.co.jp/news/intel-delivers-real-time-ai-microsofts-accelerated-deep-learning-platform/







 

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