ＰＦＮ、深層学習の学習速度で世界最速実現

• 

  「ImageNet（イメージネット）」を利用した学習速度の比較（ＰＦＮ提供）

プリファード・ネットワークス（ＰＦＮ、東京都千代田区、西川徹社長）は１０日、ディープラーニング（深層学習）の学習速度で世界最速を実現したと発表した。

学習アルゴリズムと、民間企業として国内最大級の並列コンピューター「ＭＮ－１」の並列化性能をそれぞれ改善。画像認識で広く使われている世界最大級の画像データベース「イメージネット」の画像分類データセットの学習を１５分で完了した。同じ条件でこれまで研究報告された最速の学習事例は３１分かかっていた。

この研究では、ＰＦＮが中心となって開発・提供するオープンソースの深層学習フレームワーク（プラットフォーム）「Chainer（チェイナー）」に、マルチノードの分散学習機能を追加した「チェイナーＭＮ」を使用。

米エヌビディア製のデータセンター用ＧＰＵ（画像処理プロセッサー）「テスラＰ１００」を１０２４基使用し、９月に稼働した「ＭＮ－１」で学習を行った。同コンピューターは4.7ペタフロップス（ペタフロップスは１秒間に浮動小数点演算を1000兆回実行できる演算能力）の理論ピーク性能を持つ。

同社は今回の成果をもとに、大規模な深層学習を必要とする自動運転などの交通システム、製造業、それにがん診断などバイオ・ヘルスケア分野での研究開発をいっそう加速していくとしている。