Windows版Chainerのビルド済みバイナリを配布へ、「国内でのインパクト大きい」：人工知能ニュース

Preferred Networks（PFN）と日本マイクロソフトがディープラーニングのコミュニティー「Deep Learning Lab」のキックオフイベントを開催。「Windows」や「Azure」といったマイクロソフト製品で、PFNのディープラーニングソリューションを使いやすくしていく方向性を示した。

[朴尚洙，MONOist]

　Preferred Networks（PFN）と日本マイクロソフトは2017年6月19日、東京都内において、ディープラーニングのコミュニティー「Deep Learning Lab」のキックオフイベントを開催した。

　PFNとマイクロソフトの米国本社は同年5月23日、人工知能や深層学習の実社会での活用を推進するため、ディープラーニングソリューション分野において戦略的協業することで合意した（関連記事：深層学習ソリューションの提供に向けマイクロソフトとPFNが協業）。今回キックオフしたDeep Learning Labは、この戦略的協業を幅広く進めていくためのコミュニティーとなる。

　PFNは、日本発のディープラーニングフレームワーク「Chainer」で知られる。また、ストリームデータ向けETL（受理、変換、送出）ツールである「SensorBee」も展開している。ChainerとSensorBeeがオープンソースであるのに対し、PFNの研究成果をツールやアルゴリズムとしてパッケージ化しているのが「DIMo（ダイモ）」だ。

PFNがオープンソースで展開している「Chainer」「SensorBee」と、研究成果をツールやアルゴリズムとしてパッケージ化した「DIMo」の位置付け（クリックで拡大） 出典：PFN

PFNの長谷川順一氏

　PFN 取締役 最高執行責任者（COO）の長谷川順一氏は「当社にはディープラーニングに関するさまざまな依頼があり、それらの案件についてPoC（概念実証）を走らせる際に用いているのがDIMoだ。DIMoを使ったPoCはかなりの数に上っており、さらに新たな依頼もあって当社だけでは対応できない状況にある。今回のマイクロソフトとの協業では、このDIMoをクラウド『Azure』上で簡単に利用できる『DIMo on Azure』を開発する。そして、DIMo on Azureを扱えるパートナーを増やしていきたい」と語る。

　DIMoは、映像解析、外観検査、異常検知（故障予測）、再照合機能といったようにアルゴリズムのパッケージを順次充実させている。これらはもちろんオンプレミスで学習、実行環境を作ることもできるが、DIMo on Azureでは環境構築済みのものを提供する計画だ。環境構築の手間が掛からないので、従来よりもディープラーニングを試す際のハードルがはるかに下がることになる。

「Azure」の仮想マシンに「Chainer v2.0」をプリインストールへ

　両社の戦略的協業では、DIMo on Azureのように、マイクロソフトの製品上でPFNのディープラーニングソリューションをより使いやすくするための開発も含まれている。

　まずChainerについては、「Windows」で利用する場合に、さまざまなツールキット導入するなどの環境構築が必要だったが、これらをビルド済みのバイナリの配布を検討しているという。「国内ではWindowsを用いて開発を行っている技術者がかなり多い。そういう意味で、ChainerをWindowsで使いやすくすることのインパクトは大きい」（長谷川氏）。

「Chainer」の「Windows」でのインストール手順。ビルド済みバイナリの配布を検討中（クリックで拡大） 出典：PFN

　また、Azureの仮想マシン「Data Science Virtual Machine」は、現在もChainerを利用可能だがやはりインストール作業が必要だ。そこで、Chainerの最新バージョン「Chainer v2.0」とライブラリの「CuPy」をプリインストールし、Data Science Virtual Machineにアクセスすれば即座に最新のChainerを使えるようにしていく予定である。

「Data Science Virtual Machine」に「Chainer v2.0」をプリインストールする予定（クリックで拡大） 出典：PFN

　Chainerは、複数GPUや複数ノードを使う「ChainerMN（Multi-nod）」という追加パッケージもある。PFNは自社環境において、ChainerMNによる分散ディープラーニングで、128GPUを使っておよそ100倍の高速化に成功している。これは、分散コンピューティングのスケーラビリティとしてほぼ理想値に近い。そして、ChainerMNをAzure上で実行した場合も同レベルのスケールアウト性能が得られたという。

「ChainerMN」の高いスケールアウト性能を「Azure」上でも実現（クリックで拡大） 出典：PFN

　これらマイクロソフト製品に対応するための開発は、2017年夏をめどに進められる計画だ。

　なお、次回のDeep Learning Labのイベントは2017年7月25日に開催される予定である。