インテル® FPGA が Microsoft Azure の AI を強化

 

<ご参考資料>
* 2018年5月7日に米国で発表された資料の抄訳です。

 

最新情報: マイクロソフトは、本日、Microsoft Build カンファレンスにおいて、Microsoft Azure Machine Learning SDK と統合された Project Brainwave 搭載 Azure Machine Learning ハードウェア・アクセラレーション・モデルをプレビュー版として初公開しました。Azure 上で大規模に導入されているインテル® FPGA (Field Programmable Gate Array) テクノロジーを使用することにより、ユーザーが自分のモデルで、業界トップクラスのパフォーマンスを誇る AI 推論処理を利用できるようになります。

 

「インテルは、マイクロソフトとの緊密な連携を通じて AI を実現する統合テクノロジー・プロバイダーとして、学習から推論、言語認識、画像分析に至るまで、AI に期待されるさまざまな活用シナリオにおける幅広いワークロードに対応可能なハードウェア、ソフトウェア、ツールといった広範なポートフォリオを提供しています」

— インテル コーポレーション プログラマブル・ソリューションズ事業本部 副社長兼事業本部長、Daniel McNamara

 

実現する効果: データ・サイエンティストと開発者は、世界最大規模のアクセラレーテッド・クラウド全体で、製造、小売、医療などの多様なリアルタイム・ワークロードに対し、ディープ・ニューラル・ネットワーク (DNN) を容易に利用できるようになります。モデルを学習後、Project Brainwave に展開することにより、インテル® FPGA をクラウドでもエッジでも活用することが可能です。

 

重要性の理由: Project Brainwave は、インテル® FPGA というプログラマブル・ハードウェアの性能を効果的に引き出してリアルタイム AI を実現することで、AI の未来を切り拓きます。インテル® FPGA 搭載アーキテクチャーは非常に高スループットでありながら経済性と電力効率に優れており、ResNet 50 (バッチ処理なしに、80 億件近くの計算処理が可能な業界標準の DNN) を実行することができます。AI を利用するユーザーが、パフォーマンスと低コストの二者択一を迫られることはありません。

 

仕組み: Azure Machine Learning SDK for Python のユーザーは、自分のデータで ResNet 50 モデルの学習処理を行うことによって、画像認識タスクを強化できます。

大量の演算処理が必要となるリアルタイムの AI ワークロードにおいては、専用のハードウェア・アクセラレーターが欠かせません。インテル® FPGA の採用により、特定のタスクに最適なハードウェアを Azure 上で構成し、パフォーマンスを最大化できるようになります。

 

「本日の発表によってユーザーの皆様は、次々と実現されるマイクロソフトの革新的な AI において、インテル® FPGA およびインテル® Xeon® プロセッサーのテクノロジーをクラウドとエッジの両方で使用できるようになります。これらの新しい機能がもたらす AI とリアルタイム処理の融合によって、Microsoft Azure と Microsoft AI のパワーでビジネスを変革することが可能になります」と、マイクロソフトの Distinguished Engineer である Doug Burger 氏は述べています。

 

インテル® FPGA は、Azure ワークロードの固有の要件に基づいてさらに詳細に調整したり、別の用途に再利用することもできます。インテル® FPGA およびインテル® Xeon® プロセッサーとともに開発された Azure のアーキテクチャーは、ハードウェア / ソフトウェアのカスタム構成においても、AI のアクセラレーションによるイノベーションを実現します。Project Brainwave のパブリックプレビュー版はこちらからアクセス可能です。

Project Brainwave の制限付きプレビュー版では、マイクロソフトのデザインによるインテル® FPGA ベースのオンプレミス・システム (Azure IoT Edge デバイスとして動作し、Azure IoT Hub に接続) にアクセスできます。

 

インテルとマイクロソフト:インテルとマイクロソフトの連携の詳細については、5 月 7 日から 9 日までワシントン州シアトルで開催される Microsoft Build でご確認ください。

 

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