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Microsoftは2017年8月22日(現地時間)、深層学習アクセラレーションプラットフォーム「Brainwave」を再び公式ブログで発表した。Brainwaveは分散型システム構造を採用し、ハードウェアレベルでDNN(ディープニューラルネットワーク)エンジンを備えたFPGAに対応するなどの特徴を備えた、深層学習用プラットフォーム。今回新たに低摩擦化したトレーニングモデル用のコンパイラとランタイムも用意することを明らかにした。

MicrosoftはBrainwaveについて、これまで展開してきたFPGA基盤を活用し、FPGAをデータセンターネットワークに接続することで、DNNをハードウェアマイクロサービスとして提供可能にすると説明。FPGA側でプーリング(仮想接続)したDNNはCPU要求の処理をバイパスすることで、高スループットの実現と同時に、FPGA処理の遅延短縮を可能にする。

また、ソフトウェアのDNN処理ユニット(もしくはDPU: デジタルプロセッサユニット)も利用できる。FPGA上のASIC(Application Specific Integrated Circuit: 特定用途向けIC)と合成可能なロジックを組み合わせることで、デザイン時の演算子やデータ型の選択を必要とせず、モデル精度を保持した状態でのパフォーマンス向上や、通常は数週間ほどかかる展開を迅速に進められるとMicrosoftは説明した。なお、Brainwaveは深層学習フレームワークとして、自社のMicrosoft Cognitive Toolkit、GoogleのTensorflowをサポート。同社は今後、Brainwaveの技術をMicrosoft Azureへの展開を予定している。

阿久津良和(Cactus)