「AIとはソフトの進化」 Intelが取り組みを強化：創薬での応用も始まっている（1/2 ページ）

Intelは2017年12月5日に東京都内で記者説明会を開催。2017年における同社の取り組みを振り返った。AI（人工知能）分野については、京都大学医学部の専門家が登壇し、Intelのプロセッサを使った機械学習のシステムを、創薬に導入した事例を語った。

[村尾麻悠子，EE Times Japan]

AIへの取り組みを進めた2017年

　Intel（インテル）にとって2017年は、AI（人工知能）技術、とりわけ機械学習向けの開発に関わる取り組みを積極的に行った年となった。

　2017年4月には日本で「インテルAI Day」を開催した他、Preferred Networks（PFN）と、PFNのディープラーニング向けフレームワーク「Chainer」の開発で協業すると発表。同年半ばには、Intel Capitalを通じて、AIを手掛ける3社に投資を行った。7月には、データセンターやAI向けを想定した、「Skylake」アーキテクチャベースのプロセッサ「Xeon Scalable」を発表している。USB型のディープラーニング用開発キット「Movidius Neural Compute Stick」も発表した。さらに、2017年内に、ニューラルネットワーク向けプロセッサ「Nervana ニューラル・ネットワーク・プロセッサ」の出荷を開始するとしている。

2017年、IntelはAI関連の取り組みを積極的に行った（クリックで拡大）

　機械学習には学習（トレーニング）と推論の段階があるが、Intelはそのどちら向けにも製品を開発している。学習を行うデータセンター向けにはXeon Scalableプロセッサの他、バッチ処理を高速化するアクセラレーターとして「Intel Stratix 10 FPGA」、前述したNervana ニューラル・ネットワーク・プロセッサをそろえる。一方の推論向けには、Movidius Neural Compute Stickのような開発キットがある。Movidius Neural Compute Stickは、ディープラーニングのフレームワーク「Caffe」をベースにしたCNN（畳み込みニューラルネットワーク）に対応し、クラウドに接続せず、エッジデバイス上で低消費電力で推論ができる。

学習と推論向けの製品群を持つIntel。左は「Movidius Neural Compute Stick」を使った開発フローで、右は学習を行うデータセンター向けの製品（クリックで拡大）

「AIはソフトのイノベーション」

インテルの根岸史季氏

　Intelの日本法人インテルでアジアパシフィック・ジャパン担当 HPCディレクターを務める根岸史季氏は、「AIの進化は、基本的にはソフトウェアのイノベーションである」と述べる。「特殊なユースケースを除いて、特別なハードウェアはAIに必要ない。例えば、汎用性の高いXeonのようなプロセッサを使うとしても、ソフトウェアの最適化を図ることで、機械学習の性能を大幅に向上できる」（同氏）

　実際、ソフトウェアの最適化のみで、「Xeon Platinum 8180」プロセッサは、「Xeon E5-2699 v3」に比べ、学習は最大113倍、推論は最大138倍の性能を実現したという。

　根岸氏は、ソフトウェアの最適化を図ることで、幅広いユースケースに機械学習を適用できると説明。その一例として、京都大学医学部付属病院の種石慶氏が説明会に登壇し、同病院でのユースケースを紹介した。

ソフトウェアの最適化によって、機械学習の性能が大幅に向上するという（クリックで拡大）