ディープラーニングの学習・推論に最適なハードウエアとは
PFNの奥田氏 うーん、難しい質問ですね。ディープラーニングには大きく2つのタスクがあります。1つは、学習データを入力してニューラルネットを鍛える「学習（learning）」。もう1つは、鍛えたニューラルネットに使って何かを分類、推測させる「推論（inference）」です。 このうち学習に関しては、やはり今のようなGPUクラスターの進歩したものが必要だと思います。一定規模の台数も要りますし、Infinibandを使うかを含め、様々なスペックの検討が今後も求められそうです。 一方で、推論のほうはやや事情が異なります。こちらはCPUなど、別のデバイスが有利になる道も残されていると思います。 学習は、1つのニューラルネットワークを時間をかけて鍛えるものです。一方で推論は、何らかの機器やサービスに組み込んで使ってもらうことになるので、運用面では「低レイテンシーで」「効率よく」さばくことが重要にな
GPUサーバーのバスとインフラにまつわる「奇妙な話」
さくらインターネットがPFN向けに提供しているGPUインフラのネットワークには、一般的なEthernet（イーサネット）でなく、より高速なInfiniband（インフィニバンド）を採用していると聞きました。ディープラーニングにおいて、Infinibandのようなサーバー間接続のネットワークの性能はどれくらい重要なんですか。 PFNの奥田氏 実は、本当にInfinibandを採用するかは、最後まで悩んだところなんですけどね。 Infinibandがいい面は2つあります。1つは帯域、つまり通信速度の速さ。もう1つはレイテンシー、つまり遅延時間の短さです。ただ、我々が開発するディープラーニングのオープンソースソフト「Chainer」のユーザーの多くはInfinibandを使える環境にはなく、またInfinibandは使いこなしの難易度が高く、そこに最適化するわけにはいかないという悩ましさがありま
PFNが語る、GPUインフラ調達の考え方とは
2016年度中に5ペタFLOPS（1秒当たりの浮動小数点演算性能）のGPUインフラを使えるようにする――。AI（人工知能）分野で国内トップ級の技術力を持つスタートアップ企業、Preferred Networks（PFN）が社内で掲げる目標である。 ディープラーニング（多層ニューラルネットを使った機械学習）は、画像認識からロボティクス、自然言語処理まで適用が進み、大きな成果を挙げている。 そのディープラーニングの学習を担う要となるITインフラが、GPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）搭載サーバーである。 特に米グーグルは、囲碁でプロ棋士を破った「AlphaGo」から、高い精度でテキストを翻訳する「Gogole Translate」まで、ニューラルネットの学習や推論に大量のGPUインフラを活用している。例えばAlphaGoの場合、2015年10月に欧州のプロ棋士と勝負した際は、12
TeXclip
Tips You can retrieve TeX-code from images pasted in PowerPoint (see this). At every image generation, LaTeX source is stored in browser history. Use browser Back / Forward button or history window to retrieve them. Click color palette while selecting text to color the text Multiple cursor/selection is available by Ctrl + click/drag Acknowledgments TeXclip depends on many open source projects. Whi
馬は困ったら人に助け求める 神戸大、馬術部８頭で検証：朝日新聞デジタル
馬は約６千年前から家畜として、人の暮らしと密接に関わってきた。これまでに人の表情を理解し、見た目や声で人を見分けることは分かっていた。今回は馬が困ったときにどんな行動をとるか検証した。 同大馬術部のサラブレッド８頭と学生の協力を得た。まず、馬から届かないところに置かれたバケツに、学生がニンジンを入れてその場を離れる。その様子を見ていなかった飼育員の学生が来ると、馬は飼育員の近くに行き、長い時間見つめたり、鼻で飼育員を触ったりした。研究チームは「えさを取って欲しい」と伝えるために助けを求める行動をした、と判断している。えさを入れなかったときより入れた方が助けを求める行動は多かった。 次に、バケツにニンジンを入れる場面を飼育員が見ている時と見ていない時を比べると、見ていなかった方が、馬がより飼育員の注意を引こうとしていた。 馬は頭が良い、心を読むなどと言われるが、犬と違ってあまり検証はされてい
「アベノミクスは失敗だった」と声高に言いづらい空気の原因 （ダイヤモンド・オンライン） - Yahoo!ニュース
● 明らかに失敗しているのに アベノミクス批判が噴出しない不思議 「アベノミクスは失敗だった」と、はっきりと言えないのはなぜだろう？ 異次元の金融緩和を行った上で財政出動(公共投資)を行い、民間投資の喚起を目指して成長戦略も推進する。そのことでデフレを脱却し、経済成長を促す。これが2013年にブームとなったアベノミクスの「三本の矢」だったのだが、足もとの状況を見る限り、とても成功したとは思えない。 目玉政策だった金融緩和については次第に「黒田バズーカ」が不発になり、経済成長の実感が持てない上に、2％のインフレ目標も達成できるどころか、デフレに逆戻りする雰囲気が出始めている。 どう考えてもアベノミクスは失敗なのだが、メディアでは色々議論がなされつつも、「失敗」と断言しているケースは稀だし、国民の世論もそこまでの空気にはなっていない。これは不思議なことではないか。 なぜかというと、
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