「謎のAI半導体メーカー」が400兆円企業に 快進撃は1本のメールから日経BOOKプラスに掲載されている記事、本、著者を任意のキーワードで検索することができます。 ※ISBNも検索にご利用いただけます。ISBNとは出版物固有の13桁の番号で、裏表紙に記載されています。本サイトでISBNを使って書籍を検索する際は、ハイフン（-）を省略し、13桁の数字のみを半角文字で入力してください。
Preferred Networksが解説 GPUを1024台並列させつつ、高精度な分散深層学習が実現できた理由
2018年3月29日、株式会社サイバーエージェントが主催するイベント「春の機械学習祭り 〜Data Engineering & Data Analysis WS#4〜」が開催されました。サイバーエージェントのデータ分析基盤とデータ活用、およびそれらの技術を共有する本イベントでは、秋葉原ラボ所属メンバーを中心に基盤と分析について具体的かつ実践的な技術を紹介します。プレゼンテーション「大規模分散深層学習とChainerMNの進歩と課題」では、ディープラーニングのフレームワークChainerを開発する株式会社Preferred Networksの秋葉拓哉氏が登場。分散機械学習の仕組みや現在の潮流について語ります。 オープンソースのDeep Learning Framework「Chainer」 秋葉拓哉氏（以下、秋葉）：ChainerとChainerMNについても少し紹介したいと思います。時間が
Engadget | Technology News & Reviews
How to watch Polaris Dawn astronauts attempt the first commercial spacewalk
詳報：トヨタが頼った謎のAI半導体メーカー
AI（人工知能）による産業構造の激変が始まった。 売り上げ規模など従来の序列は全く関係ない。対応できない既存勢力は没落する。強固なピラミッドを持つ自動車産業とて安泰ではない。AIによる自動運転の実用化が、激変の号砲となる。 5月10日にトヨタ自動車とAIによる自動運転で提携したのは、半導体世界シェア10位以下の米エヌビディア。自動車業界と半導体業界にとって、序列の崩壊を象徴する提携である。 エヌビディアは長らく、ゲーム用半導体というニッチ産業のプレーヤーの1社に過ぎなかった。まさに「知る人ぞ知る」存在だった同社は、AI時代の寵児になりつつある。 ただし、同社のAI用半導体メーカーとしての実力はいまだベールに包まれている。4月、日経ビジネスはメディアとして世界で初めて、米エヌビディアを密着取材した。 AIによる世界制覇の攻防──。特集第1回は、その主役の1社であるエヌビディアの実像を詳報する
ChainerMN による分散深層学習の性能について - Preferred Networks Research & Development
米サンフランシスコで開催された「Deep Learning Summit 2017」にて、PFN は Chainer のマルチノードでの分散学習対応への取り組みについて発表しました。本記事では、その発表について詳しく説明していきます。 分散深層学習の重要性と現状 GPU の性能は継続的に向上していますが、より大きなデータを活用してより精度の高いモデルを実現するために、深層学習で使われるモデルのパラメータ数や計算量も増大しています。そのため、現在でも、Chainer を含む一般的なフレームワークを用いた標準的な学習では 1 週間以上かかってしまうようなユースケースが少なくありません。より大規模なデータを扱ったり、試行錯誤のイテレーションを効率化するために、複数の GPU を連携させ学習を高速化させることは重要な課題です。そこで、我々は Chainer にマルチノードでの分散学習の機能を追加す
AI時代、NVIDIAが当面は無敵と思える理由 | AI4U
最近の株式市場もAIブーム。その中で最も注目されている銘柄が米半導体メーカーNVIDIA（エヌビディア）。同社の株価もすごいことになっているが、最近では同社と提携する企業の株価も高騰する傾向にある（関連記事：AI相場“中核”、ＮＶＩＤＩＡ関連の「神通力」）。 果たしてNVIDIAは、このままAI時代の覇者として逃げ切ることになるのだろうか。日本法人のDeep Learning部長の井崎武士さんにお話を聞いた。（ITジャーナリスト・湯川鶴章） 2000個のCPUの計算を12個のGPUで実現 そもそもNVIDIAって、いつAI企業になったのだろう。ゲーム用半導体のメーカーと認識していたのは僕だけじゃないはず。 世界中のAIの研究者がNVIDIAのGPU（Graphics Processing Unit）に注目したのは2012年といわれる。Googleが2000個のCPU（Central Pro
人工知能、機械学習、ディープラーニングの違いとは | NVIDIA
本稿は、長年のテクノロジ・ジャーナリストであるマイケル・コープランド（Michael Copeland）氏がディープラーニングの基本を説明する一連の記事の第一弾です。 「人工知能は未来のテクノロジだ」、「人工知能はサイエンス・フィクションだ」、「人工知能はすでに私たちの日常生活の一部だ」――これらの説明はすべて事実であり、単にAIのどの面を指して言っているかによります。 たとえば、今年、Google DeepMindが開発したプログラム「アルファ碁」（AlphaGo）が囲碁の対局で韓国のプロ棋士イ・セドル（Lee Se-dol）氏を破った際に、DeepMindが勝った経緯を説明するため、「AI」、「機械学習」、「ディープラーニング」という言葉がメディアでさかんに取り上げられました。この3つは、どれもアルファ碁がイ・セドル棋士を打ち負かした理由の一部ですが、同じものではありません。 その関係
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みきしぃ on Twitter: "ディープラーニングをシェーダーで実装するのは学習方法として正解だった どの辺で値が発散してるのかとか簡単に視覚化できるし プリミティブな関数を組み合わせて実装するしかないので 発生している問題に対して既存のアルゴリズムがどういった… https://t.co/a33uuDjEmr"
NVIDIA、「3DMark Port Royal」に導入されたディープラーニング技術について発表
【GTC 2017】トヨタが将来発売する自動運転車にNVIDIAのAIコンピュータ「DRIVE PX」を採用 / NVIDIA 創設者兼CEO ジェンスン・フアン氏の基調講演で、Xavier搭載と紹介 #GTC17