ディープラーニングの学習速度を「世界最速」に、富士通が開発

富士通研究所が複数GPUを用いて、ディープラーニングの学習速度を「世界最速」とする技術を開発した。AledNetでの評価ではGPU64台にて、単体の学習速度比で27倍という学習速度を達成した。

[渡邊宏，MONOist]

　富士通研究所は2016年8月9日、複数GPUを用いてディープラーニングの学習速度を高速化するソフトウェア技術を開発したと発表した。本技術を用いることで、コンピュータ1台では約1カ月の時間が必要であった学習処理を、GPU64台の並列動作により1日で処理させることが可能となったとする。

　ディープラーニングについては利用手法についての研究が進み、画像や文字、音声の認識においては人間を上回る認識率が達成されている。しかし、利用に際しては事前に大量のデータを学習させる必要があり、学習処理の高速化が課題である。学習処理の高速化についてはGPUの並列利用が有効であるが、並列化に際しての有効な手法が確立されておらず、複数GPUを用いても効果が得にくいという課題が存在していた。

　富士通研究所では「データ共有のスケジューリング」と「データサイズに応じた演算最適化」の2つについて新たな手法を開発し、学習処理の高速化を実現した。オープンソースのディープラーニングフレームワーク「Caffe」に適用し、画像認識用多層ニューラルネットワークであるAlexNetを用いて評価したところ、GPU1台に対して16台で14.7倍、64台では27倍という学習速度の高速化を実現したとしている。なお、GPU64台での27倍速について同社では「世界最高速度」としている。

「データ共有のスケジューリング」

「データサイズに応じた演算最適化」

　学習速度の高速化により、自動車やロボットの制御、あるいは医療薬学における病変分類、金融における株価予想などディープラーニングの実利用を加速させることが可能となり、モデル開発の高品質化へも寄与することが期待される。同社では自社AI技術「Human Centric AI Zinrai」の1つとして、2016年度中の実用化を目指す。