資料の紹介

 人工知能(AI)の手法の一つである深層学習(ディープラーニング)は様々な領域にブレークスルーをもたらした。しかし、実際に自社でAIシステムを開発しようとすると、様々な課題に直面する。精度の高いAIシステムの構築には、十分な量のデータを投入して学習させる必要があるからだ。

 こうした学習では、大量のデータを使って膨大な量の計算を実行する。計算リソースの確保が欠かせない。一つの解はGPU(Graphics Processing Unit)の利用だが、処理能力の高いGPUマシンは高価なうえ消費電力も大きい。導入は容易ではないし、稼働後の維持管理にも手間がかかる。学習に必要なデータが手持ち分で足りるかどうかも気になる。

 本資料では、ソフトバンクをはじめとしたAIシステムの開発に取り組む4社の事例を紹介する。各社がAIシステムの開発や運用で直面した課題と、その乗り越え方を解説する。あわせて、2ペタFLOPS(ペタは10の15乗)の処理速度のGPUマシンをクラウドで提供するサービスを紹介する。高い処理能力を持つマシンを使うと、AIシステムの学習時間を短縮でき、設計や検証に時間を割けるようになる。

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