「Chainer」の性能を最適化、学習時間を短縮するディープラーニング基盤とは？

　認知度を飛躍的に高めつつあるAI。その代表的な手法の1つであるディープラーニングは、フレームワークによって支えられている。現在では多数のフレームワークが世に出ているが、その中でもニューラルネットワークを定義しながら実行していける「Define by Run」を主眼としたフレームワーク「Chainer」が注目されている。

　近年のIT環境の充実により、ディープラーニングで扱うデータも肥大化し、その処理も複雑化しつつある。そのため、フレームワークにはより高速にデータを処理し、学習（トレーニング）にかかる時間を今よりさらに短縮することが、将来的に求められるようになるといわれている。そのためには、フレームワークと、それに最適化されたハードウェアを組み合わせることが必要だ。

　本コンテンツは、Chainerの開発元であるPreferred NetworksとIBMの技術者による対談の模様を収録した動画だ。Chainerに最適化されたハードウェアの技術的側面からの解説はもちろん、AI黎明（れいめい）期のエピソードや、将来のAIソリューションに求められる方向性が語られるなど、ベテラン技術者同士の対談らしい興味深い内容となっている。