GPUによるAIの高速化――新たなコンピューティング・モデルの誕生

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先日、ヤン・ルカン(Yann LeCun)氏に招かれ、ニューヨーク大学で“The Future of AI”の立ち上げシンポジウムで講演をしてきました。この分野をリードする人々が大勢集まり、AIの現状とその進歩について語りあうすばらしい会でした。今日は、そこでお話ししたことをご紹介しましょう。ディープラーニングとは新しいコンピューティング・モデルが必要な新しいソフトウェア・モデルであること、GPUアクセラレーテッド・コンピューティングがAI研究者に普及しているのはなぜか、AIは爆発的に普及しつつありますがNVIDIAはその普及を継続的に推進していること、そして、登場から長い年月が経過した今、AIの普及が始まったのはなぜか、をお話させていただきました。 ビッグバン コンピュータというものが登場して以来、ずっと、AIは、最後のフロンティアだと考えられてきました。この50年間、人間と同じように世界を認識したり言語を理解したり、事例から学んだりできるインテリジェントなマシンを構築することがコンピュータ科学者のライフワークだったのです。ヤン・ルカン氏の畳み込みニューラルネットワーク、ジェフ・ヒントン(Geoff Hinton)氏のバック・プロパゲーションと確率的勾配降下法によるトレーニング、アンドリュー・ン(Andrew Ng)氏による大規模なGPUを活用してたディープ・ニューラル・ネットワークの高速化が組み合わさるまで、最新型AI――すなわちディープラーニング――のビッグバンは起きませんでした。 当時、NVIDIAは、超並列のグラフィックス・プロセッサにより、やはり並列的特性を持つアプリケーションを高速化する新しいコンピューティング・モデル、GPUアクセラレーテッド・コンピューティングの推進に全力を注いでいました。そして、分子レベルのシミュレーションによって命を救う医薬品の効果を測ったり、人間の臓器を3Dで可視化したり(CTスキャンの映像から立体を再構築)、銀河レベルのシミュレーションによって宇宙の原理を解明したりといったことがGPUによって行われるようになりました。量子色力学のシミュレーションにNVIDIAのGPUを採用した研究者から、このように言われたことがあります――「NVIDIAのおかげで、生きているうちに実現することが可能になりました」と。これ…この記事の続きを読む

サイト名: NVIDIA
2015年1月1日

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