IBM、8ビットのハードウェアで精度を維持したまま機械学習を高速化する技術を発表

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IBMは、8ビットのハードウェアで、精度を保ったまま最大4倍の速度で機械学習を行うことができる技術を発表した。これにより、IoTやエッジアプリケーションにおけるAI利用には、大きな可能性が見出せるかもしれない。

ITメディアVenturebeatによると、モントリオールで行われたAI関連カンファレンス「NeurIPS2018」にて、IBMは、8ビットのハードウェアで精度を維持したまま最大4倍速の計算を可能とする技術を開発したことを明かした。8ビットのハードウェアは、消費する電力が少ないため、IoTやエッジアプリケーションに適しているが、性能が低いため、機械学習における精度の面では期待できないとされていた。このため、IBM ResearchのWelser氏は、「(8ビットのハードウェアで機械学習できるということは、)IoTやエッジアプリケーションなどの低消費電力環境において、高性能のディープラーニングが実現できる可能性を示している」と、その意義を説明している。

IBMの公式ブログによると、ディープラーニングに8ビットのハードウェアを用いることは高速化につながる一方で、計算精度の著しい低下が懸念されていた。このため、これまでディープラーニング用のハードウェアには、64ビットや32ビットを用いるのが一般的であった。しかし、複数の階層に分けて計算するなどのいくつかの新しいテクニックを適用することで、少ないビット数でも正確な計算結果を得ることができるようになったのだという。