【特集記事】小さな投資で今すぐ始めるディープラーニング

出典元:TechTargetジャパン 2017年04月13日掲載記事より転載。本記事はTechTargetジャパンの許諾を得て掲載しています。
掲載されておりますサービス内容などは、掲載日または更新日時点のものです。

ディープラーニングのビジネス活用が現実化している。潤沢なIT予算があるわけではないけれど乗り遅れたくもないという企業が手軽にこの分野に取り組むための選択肢を探る。

GPUとディープラーニングは驚くほど相性がいい

機械学習の手法の1つである「ディープラーニング(深層学習)」は、2012年ごろから活発になった研究によって急速な発展を遂げ、第三次AI(人工知能)ブームの立役者となった。その結果、ディープラーニングへの関心は、それまでの学術研究のステージからビジネスへの貢献を模索する実用段階へと移行しつつある。

既にディープラーニング技術は、さまざまな分野で活用されつつある。ブームの当初から高い画像認識精度が話題になり、製造ラインにおける不良品のチェックなどでの採用が進められている。音声認識や言語処理にも活用でき、基本的なコールセンター業務をAIに任せるような取り組みも発表された。ディープラーニングを応用した資産運用サービスは、個人向けの投資サービスとして実用化されている。医学や薬学などの分野でも期待度が高い他、自動車メーカー各社は、運転支援技術や自動運転技術の開発で激しい競争を繰り広げているところだ。

ディープラーニング技術が急速な発展を遂げている要因は、大きく3つあると考えられている。1つは、「ディープニューラルネットワーク(DNN)」という深層学習モデルの発展。もう1つは、膨大なトレーニングデータ(ビッグデータ)を確保できるようになったこと。そして、「GPU(Graphics Processing Units)」の活用である。

もともと高速で高精細な画像処理用のハードウェアとして並列計算に特化して発展してきたGPUは、シミュレーションや科学技術計算などに応用されてきた。CPUほどの精度は得られないが、数倍~十数倍もの演算性能を発揮するところが特長で、演算速度が重視されるディープラーニング技術に無くてはならない存在となっている。もちろん、GPUメーカーが開発用の言語を提供し、積極的に環境を整えてきたという点も評価したい。

今すぐディープラーニングを始めるべき理由

ディープラーニング技術の進化速度はあまりに速かった。ほんの少し前まではAIあるいはディープラーニング技術のビジネス活用など夢物語のように語られていたが、ここ1年あまりで「ディープラーニングに取り組まなければ、相対的な競争力の低下は否めない」と考える企業が増えている。

多くの企業は、既に解析すべきデータを保有している。例えば製造業であれば、機械学習させたい不良品の画像データは確保しているのではないだろうか。医療・医薬分野でも、多種多様な研究データは取得済みであると想像できる。

問題は、いつからどのようにディープラーニングに取り組むべきか、という点である。そもそもAIとは、データを読めば読むほど賢くなるシステムだ。できるだけ早い段階で取り組み、できるだけ多くのデータを学習させることで、よりよく活用することができるものである。ディープラーニング/AI技術は、もはや情報収集などの時期は過ぎ、2017年は“手を動かす年”と分析する識者もいる。

Windows10で始めるディープラーニング

そこで、これからディープラーニングへ本格的に取り組む企業におすすめしたいのが、ネットワールドとGDEPソリューションズが提供する「ThinkStation Windows搭載 Deep Learningモデル」である。ハードウェア構成としては、NVIDIAの「Quadro GP100」、「Quadro P6000」または「Quadro P5000」をLenovoの「ThinkStation P910」に搭載したものである。Quadro GP100/P6000/P5000は、最新のPascalアーキテクチャGPUを採用し、Quadro GP100に至っては、HBM2 16GBの高速メモリを搭載する“ウルトラハイエンド”モデルだ。組み合わされたP910は、Intel Xeon E5シリーズと高速で大容量のメモリを搭載した高性能かつ堅牢(けんろう)なワークステーションであり、Quadroに安定的な電力を供給できる電源も搭載している他、優れた空冷技術により、安定した運転を可能にしている。

ポイントは、「Windows 10」をOSとして採用しているところだ。一般的なディープラーニング用プラットフォームでは、「Ubuntu」を採用するケースが多いが、Linux環境に不慣れな組織も少なくない。そこで本モデルでは、大抵のエンドユーザーが慣れているクライアントOSを採用することで、エントリーとしてのハードルを一段下げたというわけだ。

ThinkStation Windows搭載 Deep Learningモデル

ThinkStation Windows搭載 Deep Learningモデルは、NVIDIAの「NVIDIA Quadro P5000」(左上)、「NVIDIA Quadro P6000」(左中)または「Quadro GP100」(左下)、をLenovoの「ThinkStation P910」(右)に搭載したデスクトップ型のディープラーニングプラットフォーム

価格はエントリーモデルでも性能は本格派

Ubuntuと比較すると対応するフレームワークは少ないが、「Microsoft CNTK」「Caffe」「TensorFlow」などがプリインストールされており、すぐに利用できる環境が整っている。ディープラーニングは、最初の開発環境を整えるだけでも相応の労力が必要となる。この負担が排除されるだけでも、十分な価値があるといえるだろう。

最大のポイントは、やはり販売価格である。既存のディープラーニングプラットフォームは高額なものが多く、取り組みに着手すらできなかった組織も少なくないだろう。特別モデルとして用意された本製品は、最小構成であれば定価100万円を切るほどに価格が抑えられており、極めて高いコストパフォーマンスを得ることができる。

現在ではクラウド型のディープラーニング用プラットフォームも登場しており、学習や検証などに活用できるようになっているが、より将来の本格的なビジネス展開のことを想像してほしい。サービスへのロックインは否めない上、本格的な活用においては、従量課金制が負担になることも少なくない。本モデルで開発した資産は、NVIDIAの上位グラフィックスボードにも継承できるという利点に注目していただきたい。

NVIDIA Deep Learningプラットフォーム
NVIDIA Deep Learningプラットフォーム

「データはあるけど使い道が分からない」企業もサポート

ディープラーニングをビジネスに活用したいが、どこから始めればよいか分からない、エンジニアの育成に課題があるという組織も少なくないだろう。そこで、ネットワールドとGDEPソリューションズでは、さまざまなユーザー向けのサポートサービスにも力を入れている。

例えば、ディープラーニングが有用なことは分かっていてもやりたいことが不明瞭な組織には、開発環境「NVIDIA DIGITS」やニューラルネットワークライブラリ「Chainer」などの基礎的なトレーニングから提供し、ビジネスへの応用方法を検討する手助けをする。やりたいことは明確であるが、どのように実践していくべきかと悩んでいるユーザーには、より具体的な知見や解決策を提供するコンサルティングが有用だ。

また上述したように、ネットワールドとGDEPソリューションズは上位グラフィックスボード/プラットフォームも総合的に提供することができる。開発や検証から本格的なサービス展開まで期待しているのであれば、将来にわたって手厚いサポートが受けられることだろう。

2017年、ディープラーニングへ取り組みたいという意思があるならば、できるだけ早く開発や検証を実施し、人材を育成し、実際に行動に移るべきである。ThinkStation Windows搭載 Deep Learningモデルは最適なエントリー製品だ。ディープラーニングをビジネスに貢献させるための第一歩は、まずはここから踏み出してみてはいかがだろうか。

提供:株式会社ネットワールド
アイティメディア営業企画/制作:TechTargetジャパン編集部

PAGE TOP