資料の紹介

 ディープラーニング(深層学習)は、今後、より幅広い分野で利用されるようになることが確実視されているテクノロジーだ。しかし、様々なオープンソース・ソフトウエアを組み合わせてその環境を構築する作業には、かなりの負荷がかかるのも事実だ。

 また、深層学習には、膨大な演算処理能力とコンピューティング・パワーが要求されることから、CPUよりも高い演算パフォーマンスを発揮するGPUの活用が不可欠だ。しかも、学習モデルが大規模になればなるほど、膨大なコンピューティング能力が必要となるため、GPUの性能を最大化できるコンピューティング環境が望ましい。

 本動画では、国内での利用者が多いオープンソースの深層学習フレームワーク「Chainer」のユーザーが抱える上記の課題を解消するソリューションについて、Chainerの開発元Preferred Networksの最高戦略責任者との対談を通じて紹介する。GPUと CPUの高速接続によりChainerの性能を最大化するハードと、Chainerの環境を構築する手間を最低限に抑えるコンパイル済みバイナリー・ソフトとライブラリをパッケージ化したディストリビューションを組み合わせている。

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