AIの進化が止まる気配はなく、6年間で約30万倍以上の学習が可能に
人工知能(AI)を使ったコンピューターに、より正確な判断を行わせるには学習が不可欠とされています。学習の量が増えれば増えるほど、より高度な判断を行うことができるのですが、学習量を増やすためには大規模な処理をこなせる「計算量の高い」システムが必要です。AIの非営利の研究機関として設立されたOpenAIによると、AIの学習で使用される計算量は2012年から3.5カ月で倍になるスピードで進化し続けていて、2018年現在では約30万倍以上に達しているとのことです。 AI and Compute https://blog.openai.com/ai-and-compute/ OpenAIは「アルゴリズム」「学習データ」「計算量」の3つが、AIを進歩させるために必要不可欠な要素であると述べています。アルゴリズムやデータの改良は数値化させることは困難ですが、計算量は定量化可能であり、計算量の推移を見るこ
NVIDIAが規約変更によりGeForceのデータセンター利用を制限。大学などの研究活動にも大ブレーキ
NVIDIAが規約変更によりGeForceのデータセンター利用を制限。大学などの研究活動にも大ブレーキ First Order rising 2017.12.19 Updated by Ryo Shimizu on December 19, 2017, 16:08 pm JST 深層学習分野で、NVIDIAの名を知らない者は潜りと言われても仕方がないでしょう。かつて日本の新聞社で、NVIDIAを「謎の半導体メーカー」と呼んで赤っ恥をかいた人がいますが、NVIDIAなくして深層学習の研究はままならないことは間違いありません。 というのも、深層学習に不可欠な積和演算機能に優れた半導体とAPIを提供しているのが、事実上世界にNVIDIA一社しかないからです。 Intelやその他のメーカーも頑張って入るのですが、NVIDIAが持つ多数の知的財産権の前に、後塵を拝しています。 それはそれで、NVID
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