報道資料
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2020年7月30日
ソニー株式会社
ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社
ソニーは、ディープラーニング(深層学習)のプログラムを生成できる統合開発環境「コンソールソフトウェア:Neural Network Console クラウド版」において、複数のノードを利用して膨大な計算を可能にする分散学習環境の提供を、本日より開始します。
ソニーは、2017年6月にディープラーニング開発のためのコアライブラリ「Neural Network Libraries」をオープンソース化し、同年8月にコンソールソフトウェア「Neural Network Console」の提供を開始しました。また、2018年5月からは複数GPUによる高速学習サービス「Neural Network Console クラウド版」の提供を開始し、ウェブブラウザーでアクセスするだけで、GUIベースの直観的な操作画面やクラウド上のリソースを使用した本格的なディープラーニングのプログラム開発ができる統合開発環境を提供しています。
さらに、2019年4月よりクラウド版のGPUとして、国立研究開発法人 産業技術総合研究所(以下:産総研)が構築・運用する世界最大規模のAI処理向け計算インフラストラクチャであるAI橋渡しクラウド(AI Bridging Cloud Infrastructure、以下「ABCI」)」の選択ができるようになりました。
このたび、「Neural Network Console クラウド版」の学習・評価で利用できる「ABCI」の計算ノード※1において、複数のノード(マルチノード)による分散学習に対応します。これまで1つの学習処理あたりで利用できる計算ノードは1台(4GPU)が最大でしたが、今後は最大16台(64GPU)の利用が可能になります。これにより、従来は一部の研究者などが利用してきた大規模なAI開発環境を、一般のユーザーがGUIを介して手軽に利用できるようになります。
ディープラーニングとは、人間の脳を模倣したニューラルネットワークを用いた機械学習の一手法です。これを使用することで画像認識や音声認識の性能が近年飛躍的に向上しています。
一方で、認識精度を向上させるために学習データのサイズやモデルのパラメーター数が増加し、計算時間が飛躍的に増加して、一度の学習に数週間から数カ月を要するケースもでてきました。AI開発においては様々な試行錯誤を繰り返す必要があるため、学習時間の短縮は非常に重要となります。そのため、複数のGPUを活用した分散学習による開発の効率化が現在脚光を浴びています。
ソニーは、産総研が2018年10月に実施した「ABCIグランドチャレンジ」にて当時世界最速※2となる学習速度を達成するなど、かねてより分散学習の研究開発に取り組んできました。これらの知見をもとに、学習高速化の様々な技術をユーザーが使いやすいGUIの形にし、誰もが大規模な分散学習を実現できるサービスとして提供するに至りました。
AIによる利便性の向上が多くの製品やサービスにおいて期待されるなか、研究者や開発者、事業者など幅広いユーザーの皆様が、高度なプログラミングをより効率的に実現できるよう今後もサポートしてまいります。
GPU | GPU相当数 | メモリサイズ | ノード数 | 料金(1時間) | 備考 |
---|---|---|---|---|---|
NVIDIA® TESLA® V100 GPU | GPU×1 | 60GB | 1 | 300円 | ABCIの「rt_G.small」ノードを1台利用 |
GPU×4 | 240GB | 1 | 1,650円 | ABCIの「rt_G.large」ノードを1台利用 | |
360GB | 4 | 6,600円 | ABCIの「rt_F」ノードを4台利用 | ||
8 | 13,200円 | ABCIの「rt_F」ノードを8台利用 | |||
16 | 26,400円 | ABCIの「rt_F」ノードを16台利用 |
また、今回「Neural Network Console」で作成した学習済みモデルをAPIで公開する機能を追加しました。
これまで学習済みモデルの実行においては利用者が実行環境を準備する必要がありましたが、新機能により、ユーザーが実行環境を構築・運用する必要がなくなり、クラウド上のモデルを手軽に実行することが可能となります。