Power Systems

ディープラーニングのためのディストリビューションがあります

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ITproの記事『記者の眼 — 試して分かったAI開発の意外な落とし穴、動作環境構築に難題』をご覧になった方も多いと思います。記事の詳細はITpro会員登録の上、全文をご覧いただきたいのですが、苦労された個々のツールの導入方法と、目的のAIツールのデモを動かすまでに数労働日を要したことが紹介されています。

実は、ディープラーニングやAI開発ツールの多くは、オープンソースソフトウェア化されており、データサイエンスやアナリティクス・アプリケーション開発のために自由に利用できます。課題は、ITproの記事の通り、開発のための動作環境の準備なのです。

IBMは、NVIDIAとディープラーニング・ツールで提携して、ディープラーニングのディストリビューションであるIBM PowerAIを昨年11月に発表しました。そして、IBM PowerAIへのGoogleの「TensorFlow 0.12」、Preferred Networksの「Chainer」のサポートの追加を本年1月に発表しました。

powerai

このIBM PowerAIが目指したものは、まさに、ディープラーニング開発環境の迅速かつ容易な構築を支援することです。IBM PowerAIは、選別され、テストされ、コンパイル済みのディープラーニングのためのバイナリー・ソフトウェアとライブラリーをパッケージ化したディストリビューションなのです。

と、ここまでのトーンで書き続けると、単なるIBM PowerAIの紹介で終わってしまうので、日本ならではの事柄に言及したいと思います。

1月の発表の際、Twitterなどで多くの方が「もっと強調して」とツイートなさっていた、Preferred Networksの「Chainer」のサポート。2015年に公開された「Chainer」は、Pythonの制御コードを利用してディープラーニングのフレームワークを記述できるのが特長です。IBM PowerAIが「Chainer」サポートしていることは、なんといっても、日本として大きなニュースだと思います。

そして、もうひとつ。

実は、IBM PowerAIのパッケージ開発は世界的な取り組みです。IBM PowerAIの開発には、IBM トーマス・J・ワトソン研究所、IBM Research Indiaとともに、日本アイ・ビー・エムの東京基礎研究所が参画しています。東京基礎研究所は、POWERプロセッサーとNVIDIAのGPUを利用した様々な最適化手法を考案して、IBM PowerAIに含まれるIBM Caffeに実装しています。

上述したように、「日本ならでは」があるIBM PowerAI。NVIDIA Tesla P100を搭載し、NVIDIA NVLinkでGPUとCPUの高速接続を実現しているIBM Power System S822LC for High Performance Computing(モデル 8335-GTB)での活用をご検討ください。

*IBM Power System S822LC for High Performance Computingについては、キャンペーンを実施されているIBMビジネスパートナー様もありますので、ぜひ、ご確認ください。

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