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» 2016年01月27日 14時29分 UPDATE

ニューラルネットワークモデルの実装が一般化する?:「TensorFlowより高性能」なディープラーニングツールキット「CNTK」

米マイクロソフトリサーチが深層学習(ディープラーニング)ツールキットをオープンソースで公開。グーグルのTensorFlowよりもGPU性能を引き出せるという。

[原田美穂,@IT]
microsoftreserch_docment_mh.gif CNTKのドキュメント(PDF)

 米マイクロソフトリサーチは深層学習(ディープラーニング)ツールキット「Microsoft Computational Network Toolkit(CNTK)」をGitHubに公開した。CNTKは2015年4月からオープンソースライセンスで公開されていたもの。計算ステップの連続としてニューラルネットワークを記述できるという。

 CNTKのバイナリ/ソースコードはWindows版とLinux版が用意されており、CPUのみでの利用の他、エヌビディアが提供するGPUプログラミング向けライブラリ「CUDA(Compute Unified Device Architecture)」を組み合わせた演算も可能だ。

 「deep neural networks(DNNs)」「convolutional neural networks(CNNs)」「recurrent neural networks(RNNs)」「long short term memory(LSTM)」などのモデルを簡単に作成できるという。

 CNTKを導入するためのチュートリアルはGitHubのWikiで公開されており、実装の詳細やデモプログラムなどは、マイクロソフトリサーチが公開したドキュメント(PDF)でも確認できる。

performance_mh.gif 性能評価 Tensorflowなどとの比較(出典:マイクロソフトリサーチ)

 なお、マイクロソフトでは、既に「Microsoft Azure」上で簡易な機械学習プログラムを作成できる環境として「Azure Machine Learning」を提供。2015年9月にはNVIDIAの「GRID 2.0」と「Tesla Platform」が利用できるGPUインスタンスを追加している。

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