Nvidia は、ニューラル ネットワークを設計するための Digits ソフトウェアをアップデートすることで、人工知能をより幅広いアプリケーションに導入したいと考えています。
火曜日にリリースされたDigitsバージョン2にはグラフィカルユーザーインターフェースが付属しており、AIを専門とする学者や開発者といった一般的なユーザー層を超えて、プログラマーにも利用できるようになる可能性があると、NVIDIAのアクセラレーテッドコンピューティング担当副社長、イアン・バック氏は述べた。
以前のバージョンでは、コマンド ラインからのみ制御可能であり、特定のテキスト コマンドの知識が必要で、結果を表示するにはユーザーが別のウィンドウにジャンプする必要がありました。
Nvidia の Digits ソフトウェアは、数字の画像を認識するなどのタスクを実行するためのディープラーニング人工知能モデルのトレーニングを容易にする方法を提供します。
Digitsは、複数のプロセッサで動作する設計にも対応できるよう強化され、最大4つのプロセッサが同時に連携して学習モデルを構築できるようになりました。モデルが複数のプロセッサで動作するため、Digitsは初期バージョンと比較して最大4倍の速度でモデルを構築できます。
エヌビディアは、通常膨大な計算能力を必要とする人工知能（AI）の活用拡大に強い関心を持っています。同社は過去10年間、もともとコンピューターのディスプレイ向けに設計されたGPUを、大規模システムの計算能力を高めるハードウェアアクセラレータとして販売してきました。
ディープニューラルネットワーク（ディープラーニングネットワークとも呼ばれる）は、コンピュータが物体やその他の関心のある現象を認識するのを支援するソフトウェアモデルであり、何を探すべきかを試行錯誤しながら学習することで構築されます。近年、ディープラーニングネットワークは、物体分類、音声認識、癌細胞の検出といったタスクを高速化・洗練させる新たなAI機能の基盤となっています。NVIDIAは、ディープラーニングシステムの構築にかかる多くの煩雑な作業を削減する手段として、Digitsを初めてリリースしました。
Digits のマルチプロセッサ機能を早期に導入した企業のひとつが Yahoo で、同社はこの新しいアプローチにより、Flickr サービスで写真に自動的にタグを付けるニューラル ネットワークの構築に要する時間が 16 日から 5 日に短縮されたことを発見しました。
Nvidia は、Digits をリフレッシュするだけでなく、AI 開発に適したものにするために他のソフトウェアもいくつかアップデートしました。
同社はCUDA（Compute Unified Device Architecture）並列プログラミング・プラットフォームとアプリケーション・プログラミング・インターフェースをアップデートし、16ビット浮動小数点演算もサポートするようになりました。これまでは32ビット浮動小数点演算のみをサポートしていました。浮動小数点サイズが縮小されたことで、開発者はより多くのデータをシステムに詰め込んでモデリングできるようになります。また、CUDAディープニューラルネットワークの共通ルーチンライブラリもアップデートし、16ビット浮動小数点演算もサポートしました。
