2018年

2018年5月9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

人工知能(AI)を実現するディープラーニング(深層学習)の
統合開発環境Neural Network Console、
クラウドサービスで複数GPUによる高速学習サービスの提供を開始

 

 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」のクラウドサービス(https://dl.sony.com/)で複数GPUによる高速学習サービスの提供を本日より開始しました

Web

 2017年6月にオープンソース化した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(https://nnabla.org/)」に続き、同年8月に無償提供を開始したコンソールソフトウェア「Neural Network Console」は、Windows OSのみに対応していました。一方、同年11月よりオープンβ版の提供を開始したクラウドサービスでは、ネットワーク接続環境下においてウェブブラウザーでアクセスすることにより、オペレーティングシステムにとらわれることなく、Mac OSやLinux OSでも「Neural Network Console」を利用できます。これにより、プログラムエンジニアやデザイナーは、プログラムのPCへのインストール作業から解放され、ウェブブラウザーでアクセスするだけで、本格的なGUIを持つディープラーニング統合開発環境であるコンソールソフトウェアを利用でき、直感的なユーザーインターフェースで、ニューラルネットワークの設計、学習、評価などを柔軟、かつ効率的に行いながらディープラーニングのプログラムを開発し、各種製品やサービスに搭載できるようになりました。

 

 今回新たに提供する高速学習サービスは、より大規模な学習の実行や、複数のプロジェクトの学習を同時に進行させたいユーザに向けて提供するもので、柔軟なオプションの中から最高で8台のGPUを用いた学習まで選択できます。 

Cloud(高画質)

 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あり、プログラム開発においてはニューラルネットワークの設計作業が重要となります。

開発者は画像認識や音声認識などに応じて最適なニューラルネットワークを構築し、性能向上へ試行錯誤を繰り返して、ニューラルネットワークを最適化した後、製品・サービスに搭載します。

 

○コンソールソフトウェア「Neural Network Console」 高速学習サービスの主な特長

 

GPUを用いた高速な学習

 これまで無償のオープンベータ版では、1アカウントあたり、10時間のCPU学習、10GBのストレージ、10のプロジェクトという制約がありましたが、今回、ニーズに応じて高速なGPUや、さらにそれを複数用いた学習から柔軟に選択できるメニューを用意しました。新たに提供するGPUを用いた学習では、CPUでの学習と比較してほとんどのニューラルネットワークで10倍以上、ニューラルネットワークによっては100倍以上高速に学習が可能です。

 

豊富な計算リソースを、利用ニーズに応じて提供

 GPU学習環境のオンプレミスでの構築、メンテナンスには多額のコストがかかることが一般的です。構築したオンプレミス環境のGPUマシンは、ディープラーニング学習を実行していないときは使用されず、また大量データを用いた複雑な学習を実行する場合はGPUマシンの性能上限が制約となります。今回提供するクラウド環境では、学習時間に応じて210円/時間から利用可能で、必要なときに必要な分だけCPUやGPUを利用することで構築費用を削減できます。また、学習内容に応じてGPUの種類を選択することで柔軟に処理性能の上限をコントロールできます。研究者や開発者はオンデマンドでクラウド環境の有償のリソースを利用することで、一時的な構築費用を削減でき、柔軟な学習環境でより効率的に本格的なディープラーニングプログラムを開発できます。

 

 ソニーは今回の施策をAI環境整備の一環として実施します。今後多くの製品やサービスで人工知能の搭載による利便性の向上が期待されるなか、高度なプログラミングを、より効率的に実現するニーズに対応して、幅広い研究者や開発者に利用いただくことで、社会でのAIの普及をサポートしていきます。

以上 

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