2019年

2019年4月8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クラウド版」、
国内最速の超高性能コンピュータシステムと連携したサービス提供を開始

 

 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において、国立研究開発法人 産業技術総合研究所(本部所在地:東京都千代田区、理事長:中鉢良治、以下:産総研)の国内最速超高性能コンピュータシステム「AI橋渡しクラウド(AI Bridging Cloud Infrastructure、以下「ABCI」)」との連携によるサービス提供を、2019年4月8日より開始します。

https://dl.sony.com/ja/cloud/abci/index.html

 「ABCI」は産総研が構築・運用する世界最大規模の人工知能処理向け計算インフラストラクチャで、2018年8月より運用が開始された日本における産学官共同のAI研究開発を加速するプラットフォームです。

NNC産総研_2

 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(https://nnabla.org/)」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」の無償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、最新の機能とGUIベースの直観的なユーザーインターフェース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きました。

 この度の連携によるサービス提供で「Neural Network Console クラウド版」のGPUとして産総研の「ABCI」が選択可能となりました。超高速にしてリーズナブルな価格のコンピューティングリソースを使ったGUI開発環境を提供することで、AI開発における技術面、コスト面のハードルを下げ、幅広い産業へのAI活用促進を目指してまいります。

 なお2019年4月末までは体験キャンペーンとして最大10万円分のABCI GPUを無料で利用できるキャンペーンを実施します(https://dl.sony.com/ja/business/abci_campaign1.html)。

NNC産総研_1

 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。

○「Neural Network Console クラウド版」ABCI連携サービス 料金

タイプ名

GPU

GPU相当数

メモリサイズ

料金(1時間)

G.large

NVIDIA® TESLA® V100 GPU

GPU×4

240GB

1,650円

G.small

GPU×1

60GB

300円


※申込後、産総研でのABCI利用審査を経て利用開始になります。 
   詳細はサービスページを参照ください。https://dl.sony.com/ja/cloud/abci/index.html

 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、より効率的により短時間で実現するニーズに対応して、幅広い研究者や開発者、事業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

<参考情報>

ソニーは、ディープラーニング(深層学習)の開発用フレームワークである「コアライブラリ:Neural Network Libraries」と国立研究開発法人 産業技術総合研究所(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(ABCI)」を活用し、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、ディープラーニングの分散学習で世界最高速※1を達成しました。

https://www.sony.co.jp/SonyInfo/News/Press/201811/18-092/

 

※1 2018年11月13日時点(ソニー調べ)。

なお、最新の成果については 「Massively Distributed SGD: ImageNet/ResNet-50 Training in a
Flash : https://arxiv.org/abs/1811.05233」をご確認ください。

公式 SNS

ページの先頭