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2017年11月7日

データサイエンティスト、デベロッパー、IT部門によるディープラーニング（深層学習）モデルの導入と拡張が容易に

本リリースは、ヒューレット パッカード エンタープライズ（本社：米国カリフォルニア州パロアルト、以下：HPE）が、2017年10月25日（現地時間）に発表した英文リリースに基づいて作成した日本語抄訳です。

HPEは本日、AI（人工知能）の重要な要素であるディープラーニングに注力した、企業がAIを容易に導入できる新たな専用プラットフォームとサービスを発表しました。

人の脳にヒントを得たディープラーニングは、一般的に画像・顔認識、画像分類、音声認識などの困難を伴う作業に利用されています。企業がディープラーニングを活用するためには、音声、画像、ビデオ、テキスト、ならびにセンサーデータから大量のデータ処理を通じてパターンを認識できる学習モデルの構築と訓練を可能にする、ハイパフォーマンス コンピューティング インフラストラクチャが必要となります。

多くの企業は、ディープラーニングの導入に不可欠な専門ノウハウや人材、目的に適した高度なハードウェアとソフトウェアのインフラ、さまざまなハードウェアとソフトウェアを組み合わせてAIシステムに必要な規模を確保する力などを持ちあわせていません。HPEは、お客様がこれらの課題を克服し、AIの持つ可能性を実現するために本ソリューションを発表しました。

AI向けの迅速なソフトウェア開発：HPEは、ハイパフォーマンスコンピューティングとディープラーニングアプリケーション専用に構築された、ハードとソフトを一体化したソリューションを構築しました。ディープラーニングアプリケーションの迅速な開発を可能にするため、Bright Computing社と協力して「HPE Apollo 6500」システムをベースに構築された本ソリューションには、あらかじめ設定されたディープラーニングのソフトウェアフレームワーク、ライブラリ、ソフトウェアの自動アップデート機能、およびディープラーニングに最適化されたNVIDIA® Tesla V100 GPUをサポートするクラスタ管理機能が含まれています。

HPEディープラーニング・クックブック：Hewlett Packard LabsのAI Researchチームにより構築されたディープラーニング・クックブックは、お客様によるディープラーニング関連のさまざまな作業に最適なハードウェアとソフトウェア環境の選択を支援するツール群により構成されています。これらのツールは企業がさまざまなハードウェアプラットフォームのパフォーマンスを予測し、最も一般的なディープラーニングフレームワークの特徴を規定し、また個々のニーズに合った理想的なハードウェアとソフトウェアのスタックを選択することを支援します。さらにこのディープラーニング・クックブックは、すでに購入したハードウェアとソフトウェアスタックのパフォーマンスの検証と設定の調整にも利用できます。このクックブックにはHPE Image Classification Reference Designsに関連したユースケースがひとつ含まれています。これらの参照設計は、ナンバープレートの検証や生体組織分類など、さまざまな用途に向けた画像分類モデルのトレーニングに最適なインフラストラクチャ構成をお客様に提供します。これらの設計のパフォーマンスは検証済みであり、データサイエンティストやIT部門のコスト効果や効率性の向上に貢献します。

HPE AIイノベーションセンター：本イノベーションセンターは、より長期の研究プロジェクトを対象として設計され、最先端のAI研究に携わる大学や企業とHPEの研究者との共同研究用プラットフォームとして機能します。このセンターはヒューストン、パロアルト、およびグルノーブル（フランス）に置かれ、学術界や企業の研究者が研究を継続するためのインフラストラクチャやツールの利用を可能にしています。

HPE Centers of Excellence (CoE)を強化：ディープラーニング分野のアプリケーション開発を加速し、ディープラーニング展開からのROIを短期間で改善しようとするIT部門やデータサイエンティストの支援を目的に設計されたHPE CoEでは、HPEシステムでのNVIDIAの最新版GPUを含めた最新のテクノロジーが利用できます。CoEは現在、ヒューストン、パロアルト、東京、バンガロール（インド）、およびグルノーブルの5個所に設置されています。

HPEのAIビジネス担当バイスプレジデントであるパンカジュ・ゴヤル（Pankaj Goyal）は、次のように述べています。「私たちは膨大なデータが生成される時代に生きていますが、ディープラーニングはこれらのデータからのインテリジェンスの抽出を支援します。しかし、それぞれの企業には独自のニーズが存在し、ディープラーニングのためのインフラストラクチャを構築、拡大、最適化するために必要な手法はそれぞれ異なるため、『汎用型』のソリューションは機能しません。HPEでは業界をリードするポートフォリオ、AIに関するノウハウ、ワールドクラスの研究、およびパートナーエコシステムを通じて、ディープラーニングのあらゆる段階のお客様のAIの実現を可能にします。」

HPEは、お客様のAI実現を支援するという使命に沿い、過剰投資を回避し、コストを抑え、またディープラーニングの展開ニーズに合わせて規模を調整できる、柔軟な消費モデルに基づくHPEのインフラ活用を可能にしています。

ライス大学の物理学および天文学教授であるポール・パドリー（Paul Padley）氏は、次のように述べています。「人工知能は学術的データの分析を変革し、予測や驚くような関連付けを可能にします。AI革命はまさにイノベーション、科学、教育、および社会全体に大きな影響を及ぼし、それらの様相を変革しようとする段階にあります。HPEのAIイノベーションセンターを通じてHPEのツールやソリューションを活用することで、学術的進歩に向けた研究をさらに進められるようになりました。」

AIは音声インターフェイス、パーソナルアシスタント、画像へのタグ付けなどに活用されることで、一般的にも注目されています。しかしAIの応用は一般消費者向けの用途に留まらず、ゲノム解析、気候研究、医学、自動運転、およびロボット工学などの分野にも及んでいます。ディープラーニングがこのような技術的進歩を継続的に実現しています。

Hyperion Research社のシニアバイスプレジデントであるスティーブ・コンウェイ（Steve Conway）氏は、次のように述べています。「ディープラーニングに基づくAIの発展は、人による複雑な思考を要さない作業を自動化することにより、科学、商業、および人々の暮らしの質を変革します。HPEのインフラストラクチャとソフトウェアソリューションは利便性を中心に設計され、今後数年間、企業やその他の組織がAIを導入する際において重要な役割を果たすことになるでしょう。」