Webディレクターtsushan’s blog

都内で大手アパレルのWebディレクターとして勤めているTsushanです。興味関心がある分野のアウトプットを増やすためブログを書いています。 当分はAIについて書いていきます。

【人工知能】AI 演算装置の変化

最近仕事でGWが潰れてしまったTsushanです。

AIの勉強が全然思うように進められてない。

 

今日は、演算装置の変化について。

 

過去の記事の中で、AIの技術的な進化は、ディバイスやインターネットが普及してきたからということを述べました。そしてそのディバイス(演算装置)のところがこの量子コンピュータに当たる。

 

最初にざっくり言うと、AIに使われる処理装置は以下のように変わってきました。

 

①汎用演算装置→②画像処理用演算装置→③深層学習用演算装置

 

演算装置が上記の変化で、機械学習、その中でも深層学習の計算が格段に速くなりました。ではそれぞれ一つずつ見ていきましょう。

 

①汎用演算装置

CPU

みなさん、CPUはご存知ですよね。Central Processing Unitの略で、中央処理装置と呼ばれ、コンピュータにおける中心的な処理装置です。みなさんのPCにも入っています。

このCPUの特徴として、「複雑で連続したif~else~構文」が得意ということがあげられます。*1例えば、windowを閉じてから、シャットダウン。ブラウザを立ち上げたら、動画を再生。というような、AしたらBする、BしたらCするという考え方がCPUには得意とされています。

ただCPUの問題点は基本と1CPUには1コアしかないので、できる同時でできるタスク量がすごく限られていました。(windowXPまでは基本1コア1タスクという認識で大丈夫かと思います)

現在のこのCPUの性能も大分上がってきました。1ノートパソコンに、マルチコアといって、複数のCPUが入るようになりました。今まで1CPU(1コア) で1タスクしかできなかったのが、6CPUで6倍の仕事を同時にさばくことが可能になりました。(厳密にはもっとですが)ただ、まだまだ機械学習や深層学習の計算量に追いつかないため、GPUが台頭することになります。

CPUについて詳しく知りたいという方は、また別の記事を書きますので、そちらを参照ください。

 

②画像処理用演算装置

GPU

GPUはもともとグラフィックコントローラの分野で使われていたもので、コンピュータが画面に表示する映像を描画するための処理を行うICから発展したものです。本来は、3DグラフィックなどをPCで描画するために主に使われていたが、現在は、必ずしもグラフィック用ではなく、汎用をもった演算装置としても使われてるようになっています。

CPUと性能上なにが違うかというと、CPUは「if文」が得意だけど、GPUは「For文」が得意です。ひたすら、同じような計算をすごく速くできます。速くできる理由としては、CPUがコアを大体1~12個持っていますが、GPUは数千個コア持っています。1コアあたり1処理ができると考えた場合、GPUの処理速度はCPUの数千倍になります。

機械学習では、何万、何兆ものパターンを計算しなければ行けないため、GPUの方が好まれます。

 

FPGA

これは簡単にいうと、プログラミングができる半導体です。今までのCPUやGPUは、一度工場で作られると、もうその形を変えることはできませんよね。壊れて割れたりする場合は別として。でもこのFPGAは、形を変えることができるんです、しかも工場ではなくで、出荷された現場でです!

FPGAの処理速度は、GPUに勝ります。また、GPUより省エネです。みなさんご存知かもしれないですが、機械学習するために、超巨大なコンピューターを想像できない様な電力を消費しています。それは企業にとって馬鹿にならないコストになっています。この点から、近年は、FPGAの開発に取り掛かる企業が増えてきています。

 

③深層学習用演算装置

TPU

これはGoogleが開発した、演算装置です。

GPUの10倍の性能を有している公表されています。

なおこのプロセッサーは、初めて深層学習専用のプロセッサーです。

それだけに、世界は大いに驚きました。

詳しい内容は、また別記事で紹介しますが、Googleがやはりこの分野をリードしています。

 

 

本当は他にも紹介したい深層学習用の演算装置がありますが、話が逸れてしまいそうなので、今日のところは先に進みます。

 

量子コンピューター

上記の演算装置でもなお、パターンの計算が遅いということで、いよいよ量子の世界に人は進んでしまいます。

今まで0-1と出していたものを、0と1の中間値的なものを設けて、絶えず値を変化させながら計算することが可能になります。(すっごい雑な説明ですみません、また詳しくかきます)

 

それにより、どういうことが起きるか。

 

極端な話をするとGPUで一生たっても計算しきれなかった問題を、量子コンピューターはわずか1日で計算しきってしまいます。わお。

 

ただ今量子コンピューターはまだ、普及されていません。

なぜならば、量子コンピューターが動けれる環境が途轍もなく厳しいからです。

今ITの巨人と呼ばれるAmazonFacebookGoogleはここの土俵で戦っています。

 

量子コンピューター

でも量子コンピューターを超える話がここにまた存在します。光量子コンピューターです。これは、去年9月(2017年)東京大学で完成が発表されました。これは、量子コンピューターの100万倍の計算速くになります。しかも、一般の量子コンピューターとは違い通常の日常環境で使えるというものです。やっぱ東京大学はすごいですね。

 

 

もはやここまでくるとなにがなんだか、、、という方もいると思いますが、

以上が簡単にAI分野における演算装置の変化でした。

 

もう少し時間を作ってそれぞれの項目を詳細に書き記した記事を作りますね。

あと、今まだこの記事にちゃんとした注釈を入れられていないですが、

きちんと入れるようにします。

 

でも今日は一旦ここまで。

ありがとうございました。

 

 

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