深層学習ツールキット CNTK の GPU 対応 マネージドサービス 及び コンサルティング・サービスの提供を開始

株式会社クラスキャット（本社：東京都港区赤坂、代表取締役社長：佐々木規行）は、米 Microsoft 社によりオープンソース化された深層学習ツールキット CNTK (Computational Network Toolkit) を軸とする、GPU (Graphics Processing Unit) 対応の高速機械学習マネージドサービスClassCat® Deep Learning Service v2」を AWS (Amazon Web Service) 及び Azure 上で本日（2月1日）から提供開始することを発表致しました。日本語ドキュメントが提供され、オプションでコンサルティング・サービスの利用も可能です。

深層学習は機械学習の一分野で多層構造な深層ニューラルネットワーク (DNN = Deep Neural Network) における最新の学習手法です。深層学習は分類問題をはじめ、機械学習全般の問題に役立つとされていますが、主として画像認識や音声認識などで強力なパターン認識力を持つことが実証され、大きな注目を浴びています。

CNTK は米 Microsoft 社がオープンソース化した深層学習ツールキットです。深層学習アプリケーションを簡単にビルドすることができ、パフォーマンス・柔軟性・拡張性に優れています :

* パフォーマンス – 深層学習の訓練にはパフォーマンスが重要ですが、CNTK では高いパフォーマンスを得るために、シングル-GPU、マルチ-GPU そしてマルチマシン-マルチ-GPU 向けにデザインされています。

* 柔軟性 – CNTK は高度に柔軟です。高レベル記述言語から簡単に計算グラフが作成できて、殆どの訓練パラメータは簡単に設定変更可能です。順伝播型、畳み込み、再帰型（リカレント）そして LSTM のような主要なニューラルネットワーク・タイプが完全にサポートされ、（AdaGrad、RMSProp 等の）訓練アルゴリズム一式がビルトインされています。

* 拡張性 – 多種多様なビルトイン計算ノードに加えて、CNTK はユーザ自身の計算ノードを定義することを可能にするプラグイン・アーキテクチャを提供していますので、簡単にカスタマイズ可能です。

新サービス「ClassCat® Deep Learning Service v2」は CNTK をはじめとする深層学習に特化した各種フレームワークを GPU の利用により高速化を図ったマネージドサービスとして AWS 及び Azure 上で提供致します。GPU 対応仮想サーバを利用した高速な汎用目的計算 (GPGPU = General Purpose computing on GPU) 環境上に構築されています。Ubuntu 14.04 LTS をベースに GPU 対応ドライバ及びアクセラレータがインストール済みです。

新サービス「ClassCat® Deep Learning Service v2」は導入コストのハードルを下げるために CPU のみの仮想サーバでも利用可能となっています。各種チュートリアルを含む、充実した日本語ドキュメントが提供されますが、導入に当たってはコンサルティング・サービスの利用も可能になっています。

新サービス「ClassCat® Deep Learning Service v2」は CNTK に加えて TensorFlow もオプションで利用可能です。TensorFlow は米 Google 社により昨年11月にオープンソース化された深層学習フレームワークです。
TensorFlow は多くの優れた特徴を持ちます。例えばデータフローグラフとして表現できさえすれば（ニューラルネットワーク以外でも）処理できる柔軟性があり、同じコードで CPU でも GPU でも動作し、トレーニングされたモデルのモバイルシステムへの配備も可能なポータビリティがあります。また学術的な研究と実製品でコードも共有されています。その他にも自動微分の機能や動作環境の最大限の活用を可能にする機能も持ちます。

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