GoogleのAI開発を支えるディープラーニング専用プロセッサ「TPU」 - ISCA論文レビュー版から、その仕組みを読み解く
レポート GoogleのAI開発を支えるディープラーニング専用プロセッサ「TPU」 - ISCA論文レビュー版から、その仕組みを読み解く GoogleがISCA論文のレビュー版を公開 Google DeepMindのアルファ碁が、トッププロ棋士の韓国の李世乭(イ・セドル) 九段を破ったのは記憶に新しい。事前には李 9段の圧勝という予想であったが、これは半年ほど前に元ヨーロッパチャンピオンとの対局した時の棋譜を見ての予想である。しかし、アルファ碁は半年の間に格段に強くなっていた。 その秘密が、AIの推論の性能を大幅に向上させた、Googleの専用アクセラレータのTensor Processing Unit(TPU)である。TPUを大量に使うことにより、先読みが深くなり、大幅に強くなったと考えられる。 TPUの存在は、2016年5月のGoogle I/Oで明らかにされたが、その詳細は公表されて
深層学習ライブラリ Keras - 人工知能に関する断創録
ここ1年くらいDeep Learning Tutorialを読みながらTheanoというライブラリで深層学習のアルゴリズムを実装してきた。 深層学習の基本的なアルゴリズムならTheanoでガリガリ書くこともできたがより高度なアルゴリズムをTheanoでスクラッチから書くのはとてもきつい*1。 そんなわけでPylearn2、Lasagne、nolearnなどのTheanoベースのラッパーライブラリをいろいろ調べていたのだが、結局のところKerasというライブラリが一番よさげだと思った。KerasはバックエンドとしてTheanoとTensorflowの両方が使え、より高レイヤな表現（たぶんChainerと同レベル）で深層学習のさまざまなアルゴリズムが記述できる。TheanoやTensorflowは完全に隠蔽されており、Kerasで書かれたプログラムはまったく修正せずにTheanoとTensor
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