KDDI株式会社とフェイスブック ジャパン株式会社は、FacebookとInstagramの各アプリにXR技術を組み込み、KDDIが有するマーケティングと送客から決済までビジネスに必要なアセットを提供する空間コンピューティング（Spatial Computing）の取り組みを連携させることで、企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）を支援し、ビジネスの拡大に貢献する取り組みを共同で実施することを発表した。
また、両社は5G時代の新しいショッピング・エンターテインメント体験のコンセプトを紹介する「フューチャーポップアップストア」を2020年春に共同で開設する。
フューチャーポップアップストアでは、サービス、流通、製造などさまざま産業をテーマに、Instagramアプリを活用したトライオンや商品購入、AI店員（デジタルヒューマン）による接客体験、ARグラスやモバイルARを活用したショッピング体験など、次世代ショッピングのコンセプトモデルを展示していく予定だ。
ソフトバンク株式会社の子会社であるHAPSモバイル株式会社とFacebookは、High Altitude Platform Station（以下、HAPS）を通して山岳部や離島、発展途上国など、通信ネットワークが整備されていない場所や地域に、安定したインターネット接続環境を構築するというビジョンを共有している。
今回、HAPS事業の普及・発展を目指して両社が協力して行う活動の一環として、Facebookが南アフリカ共和国のオーツホーンで2019年8月8日に実施したHAPSの実証飛行デモンストレーションに、HAPSモバイルが参加した。
同実証飛行デモンストレーションは、地上から4キロメートルの高度を飛行する小型航空機に、Facebookが開発した高度な通信システムを搭載し、10月にエジプトで開催される国際無線通信会議WRC-19でHAPS向けに標準化が見込まれている26GHz／38GHz帯の電波を利用して実施された。
小型航空機に地上のゲートウェイからインターネット通信用の電波を発信し、ペイロードを経由して地上の別の場所に位置する端末で電波を受信することができるかを実証した。今後HAPSの技術を活用することで、通信ネットワークが整備されていない場所や地域に対して、通信事業者が通信ネットワークを提供することが可能になることを示した。
両社は、国際電気通信連合ITUが開催するWRCでの標準化活動において、HAPSで利用する周波数の標準化や法整備を目指して、今後も協力していく。
Facebookは6月18日、利用者がLibraネットワークにアクセス・参加するための金融サービスの提供を目的として設立した新会社「Calibra（カリブラ）」の計画について発表した。
Libraとは、Facebookを中心とした企業グループが推進している、ブロックチェーン技術の基礎の上に構築された暗号通貨のことだ。大多数のその他の暗号通貨との違いは、実物資産の準備金によって価値形成しているところだという。
Calibraが提供開始する最初のプロダクトは、Libra向けのデジタルウォレットだ。デジタルウォレットはMessenger、WhatsApp、および専用アプリで使用することができ、2020年のサービス開始を予定している。
Calibraは世界中で未だに基本的な金融サービスの利用の恩恵を受けられない人々の課題を解決したいとしている。例えば、世界中の成人の半数近くが、銀行口座を所有しておらず、これを開発途上国や女性に限定すると、更に人数は少なくなる。
この金融サービスへのアクセスが無いことによるコストは非常に大きく、開発途上国の中小企業の約70%は信用取引を利用できず、また世界中の移民は送金手数料によって250憶ドル（約2.8兆円）を失っている。
Calibraのサービス開始時より、スマートフォンからほぼ誰にでも、無料あるいは少額でLibraを送ることができる。また、将来的には、代金の支払いをボタン一つで可能にしたり、コードをスキャンするだけで飲み物の購入や公共交通機関を利用できるようになるなど、現金や定期券を持たずにできるサービスを利用者や企業に提供したいとしている。
マイクロソフトとPreferred Networksは、2017年5月23日にディープラーニング分野での協業を発表した。そして今回、その協業における最新の状況を発表した。
この協業の柱の一つは、両社の深層学習関連技術を組み合わせて、深層学習関連のソリューション開発を行うことだ。本日、プロジェクト「ONNX（Open Neural Network Exchange）」（※1）にPFNと同社のDeep Learning Framework “Chainer” が参加することを発表した。
※1 マイクロソフトとFacebookによる共同プロジェクト。異なるディープラーニングフレームワーク間でAIモデルの相互運用性の実現を図る取り組み。
PFNのディープラーニングフレームワークChainerと、今後産業界から要望が多くなることが予想される各種Edgeデバイスに最適化したニューラルネットワークの配布を両立できるような取り組みが目的だという。
マイクロソフトのAI関連ソリューションとChainerを統合する取り組みも進められている。代表的な例として、数時間かかる深層学習の環境構築作業を、仮想マシンを立ち上げるだけで進められるように、Azure Data Science VMへChainerを同梱するという。
なお、半年前にChainerの同梱を開始して以来、日本におけるAzure Data Science VMの使用量はそれまでの4倍にまで増加するまでになっており、深層学習への関心の高さが伺える結果となっているということだ。
また、ChainerMNとInfiniBand搭載のAzure GPUクラスタを活用し、128GPU上で100倍の学習速度の速度向上を実現することで、深層学習における課題であるニューラルネットワークの学習時間の増大に対応。手間のかかる複数ノードへの展開を自動化するためのAzure Resource Manager Templateの作成やXtreme Design社との協業も進めている。
ディープラーニングを中心とした先端技術の持つ可能性を、実際のビジネスへ応用するべく、技術とビジネスの両面に精通したプロフェッショナルたちが集まるコミュニティDeep Learning Lab（DLL）は、設立以来半年間で12回のコミュニティ勉強会を日本各地で実施されてきた。
メンバー数は1700名以上、今後、各業種業態に応じた分科会を設置し、成功事例に関する情報共有や、今使える深層学習ソリューションを紹介していく予定だという。
また、アイシン・エィ・ダブリュの深層学習を用いたカーナビゲーションシステムにおける描画異常検知システムや、マネックス証券様の文書校正ツールなど、DLLでの活動をきっかけに、企業での深層学習プロジェクトも進んでいるということだ。
DLLにて開催してきた深層学習のハンズオンが、経済産業省から「第四次産業革命スキル習得講座認定制度」（通称「Reスキル講座」）として認定された。
これにともない、同ハンズオン内容を”DEEP LEANING LAB “ACADEMY”として、パートナー企業経由で各都市で開催するともに、受講者は、2018年4月より受講費用（三日間のコースで20万円）の7割について補助を受けることができるようになり、一層の受講層拡大が見込まれる。
今後は、深層学習プロジェクトを進めるにあたり、その大半を占めるデータ収集・加工や、ニューラルネットワークのデプロイメントや業務組込みなどを含む包括的なトレーニングカリキュラムを追加する予定だという。
【関連リンク】
・マイクロソフト（Microsoft）
・プリファード・ネットワークス（PFN）
・フェイスブック（Facebook）
VRの未来にコミットしているフェイスブックは第4次回Oculus Connect カンファレンスを開催し、CEOマーク・ザッカーバーグ氏は新しい製品を紹介した。
現在、モバイルとPCに依存するという2つのVRヘッドセットの種類が存在しているが、フェイスブックは今回の発表でその間を目指し、スタンドアローンVRヘッドセットOculus Goを発表した。価格は199ドルで、出荷は来年早々に始まる予定だ。
同ヘッドセットはGearVRヘッドセット用に開発されたゲームなどに双方互換できる（GearVRはSamsung社の提携で開発されたVR ヘッドセットだ）。他のスペックはまだ公開されてない。
Oculus Goによってフェイスブックは新しい市場開拓を目指していると思われる。
さらに、フェイスブックは組み込まれたコンピュータービジョンを使う高級ヘッドセットSanta Cruzの開発を進めており、来年から6自由度のモーション・コントローラーとのセットでデベロッパーに提供する予定だ。
もちろん、ハードウェアだけではなく、Oculus チームはソフトウェアアップデートにも取り組んでいる。
一から再設計されたRift Core 2.0ソフトウェア上、新しいシステムインターフェイスOculus Dashとカスタマイズ可能なホームスクリーンが構築された。
Oculus DashとRift Core2.0は12月から提供される。
また、フェイスブックはビジネス向けの「Oculus for Business」という顧客サポート/商用ライセンス付きセットを900ドルで提供を始める。同プログラムのパートナーである自動車メーカーAudiはVRショールームを実現するために「Oculus for Business」を採用した。VRショールームを使い、顧客は自動車を購入する前にカスタマイズできるというメリットがある。
そしてエンタテインメント面では、Oculus MediumやFacebook Spacesで作成されたVRオブジェをフェイスブックのニュースフィードで共有できるようになった。Spaces VR アプリでは、顔に付けられるマスクを始め、ゲームが追加され、360°の生動画をフェイスブック上でシェアできるようになった。
来年、同社がコンサートやスポーツイベントなどをVRで鑑賞できる「Venues」サービス展開を計画している。
IoTNews Global
フェイスブックのミッション「コミュニティの構築と世界のつながりをより密にする」を達成するには翻訳技術は欠かせないものである。しかし、大手企業にしても、現在フェイスブックを使っている200億人にシームレスかつ精度が高い翻訳サービスを提供するのは簡単ではない。
インターネットで使われている言語はスラングや若者言葉、誤字や略語などが多いという特徴があり、さらに従来の通り、翻訳をする時にコンテキストや意志を考慮すべきだ。フレーズベース翻訳技術はこのような要求を満たすのは難しく、得に語順が明確に違う言語の場合、同技術の限界は明らかになっている。
フェイスブックは原文のすべてのコンテキストを考慮するリカレントニューラルネットワークを採用し、もっと正確な翻訳の実現を目指した。このアプローチで、文章内に離れている単語の順を翻訳で変更できるようになり、もっと正確で自然な翻訳ができるようになった。
新しい技術の導入で、従来のフレーズベースシステムと比べて、機械翻訳精度の評価に使われるBLEU値は各言語の場合、平均で11％も増加を示した。
フェイスブックは独自のCaffe2というディープラーニングフレームワーク上で翻訳システムを実装した。翻訳システム開発中に開発された技術はCaffe2 の一部としてオープンソースコミュニティや研究者に提供されるという。
ニューラルネットワークの使用によって翻訳に利用可能なコンテキストの量が増え、将来にテキストに入っている写真や絵などもコンテキストの一種として使う可能性がある。さらに、フェイスブックは各言語対言語モデルだけでなく、複数言語に一気に対応できるモデルの研究を始めたという。
フェイスブックはフレーズベース翻訳からニューラル機械翻訳技術への移行を大事なマイルストーンであると考え、これからもニューラル機械翻訳技術を発展させる覚悟である。
IoTNews Global
6月7日、Facebookは緊急事態が発生した場合、救命や食料品などの物資を一刻も早く配達できるために、ユーザーの位置データを人道援助団体に共有する仕組みを始めたと発表した。
ユーザーのプライバシーを守りながら、統合化や匿名化されたデータはUNICEF, 国際赤十字・赤新月運動や国際連合世界食糧計画という自然災害に対応している組織に提供される。
以前、Facebookは上記の組織と協力し、災害の時に役立つデータの種類を特定し、災害直後のそのデータの使い方を考えた上、Facebookユーザーが共有している位置データを使って、数種類の地図を災害対応の目的で開発した。
ロケーション・デンシティ（位置密度）地図は災害前、災害中や災害直後に人の位置を表す。地図のデータを推定人口などの統計データに比較することで自然災害の影響を受けた地域を特定できる。
ムーブメント地図（移動地図）は数時間にわたる人口の移動パターンを表示する。とくていされた移動パターンに基づいて、災害対応組織は物資が必要な地区や避難パターンを理解し、渋滞が起こり得る道路を予測できる。
セーフティチェック地図（安全確認地図）はユーザーがFacebookのSafety Check機能を使って、家族と友達に自分が無事であることを知らせるデータに基づいて作成される。そのデータで「無事」のマークが多い位置と少ない位置を分析し、災害の影響が最も強く、助けを求めている人がいる可能性が高い場所がわかる。
Facebookはユーザー位置データの提供に伴い、データを利用する組織がFacebookの個人情報保護基準に従うことを求めている。さらに、同組織との協力しながらデータ共有に関する正式なプロセスの設立を進めているという。
将来に、他の組織や政府が地図のデータを使えるようになると計画されている。
FacebookのCEO Mark Zuckerbergが指定した同社の5つの重点分野の一つは「Creating better tools for safety and emergency response, both online and offline」（オンライン・オフライン両方で安全性と緊急事態対応最適なツールの開発）である。今回の努力は緊急対応している組織に高い価値のデータを提供することで、その組織は住民にもっと有効なサービスを提供し、復旧活動を行う時にもそのデータが使える。
世界各国で起きている自然災害やテロ事件の時代に友達と家族の安全性を確認できるツールはありがたいだが、巨大の個人データを持っているFacebookの同データの使い道に懸念を持っている人も少なくない。
IoTNEWS Global
仮想現実（virtual reality, VR）は画像、音、他の感覚を使い現実の再現、あるいは架空空間を作り出す技術である。観察者はVRヘッドセットをつけ、VR世界をリアルで没入感のある環境として体験する。VRヘッドセットは頭に装着されるゴーグルであり、目の前の画面はデジタルスクリーンになっている。
VR製品開発を進めている企業数が200社を超えているが、エコシステムの構築が始まったばかりで、現在ハードウェアやソフトウェアの基準は定めてない。
VRハードウェアの好調な売り上げは市場拡大に大きく貢献し、エコシステム作りを後押ししている。
ビデオゲームを始め、VR技術はマーケティング、訓練や医療分野で積極的に採用されている。
この2か月間、様々な企業がVR技術を使って、新しい商品やサービスを開発や提供をし始めた。
サムスン（Gearカメラ）、Insta360、giroptic IO、Ricohなど、360°で撮影できるVRカメラを提供している企業がだんだん増えており、360°のビデオストリーミングサービスを提供している企業も現れている。
人間がVRを現実かのように感じるため、いくつかの企業がVRの共感させる力を使った。
３月に国際環境保護団体グリーンピースは環境に関する活動を促進するために、自分のVRアプリを公開した。
同じく、英スタートアップFountain Digital Labsは独自のVirry VRプラットホームを使って、Playstation VRでサファリサービスを提供している。
グーグル、2月にChromeブラウザーに追加したWebVRは4月からCardboardヘッドセットに対応するようになった。現在1000万人以上がグーグルのCardboardヘッドセットを使用しているため、この動きはWebVRプラットホームをより広いオーディンスに紹介できる。
WebVRはグーグルのVR実験プラットホームであり、誰でも簡単にVRを体験できるために展開された。また、WebVRはすべてのブラウザーに対応しているため、開発者にとって様々なデバイスからアクセスするユーザーに新しい商品の開発・紹介するのは楽になった。
WebVRは現在Daydream、Cardboardヘッドセットや、2Dでスマートフォンやパソコンで利用可能である。将来に、他社のヘッドセットにも対応可能になるという。
4月にグーグルは独自のVRヘッドセットに対応している「Speak to Go」という音声ナビゲーションサービスを開始した。住所を音声入力すると、ストリート・ビューデータがある場合、その場所をVRで体験できるという。このアプリをヘッドセットがなくても2Dで使えるという。
大手旅行・ホテル予約サービスを提供しているExpediaがシンガポールで部屋予約にVRサービスのデモを実施した。
同サービスが予約中にVRで部屋を体験できる仕組みになっているため、顧客満足度を向上するために導入された。これからVRの普及はホテル予約サービスにも変化を及ぼすかもしれない。
最近VRはもともとメインだったゲーム分野以外にも人気を集め、普及しているため、これから用途分野が広がっていくだろう。
また、VR技術の標準化を目指すGlobal Virtual Reality Association （GVRA、グローバル仮想現実連合）という専門組織やグーグルのような大手企業がエコシステム作りを促進させている。
フェイスブックのVRとAR発表
フェイスブックがF8というソフトウェア・デベロッパー向けの年次カンファレンスにてVRとARに関する様々な商品やサービスを発表した。
同社がReactVRというフレームワークを公開し、JavaScriptのみを使用しVR経験の開発を可能にした。このように開発されたアプリは直接ウェブの上で保存され、ウェブから直接にアクセスができるため、別のソフトウェアは不要だ。
続いて、同社がOculus Riftヘッドセット 用SpacesというソーシャルVRアプリを公開した。アプリを使うには、アプリのβ版をOculus Storeからダウンロードし、RiftヘッドセットやRift Touch コントローラが必要だ。
同アプリがフェイスブックに繋がっているため、自分のVRアバターをファイスブックにアプロードされているプロフィール写真のベースに作成された画像から選べる。Spacesの遊び方としては、フェイスブックの友達と一緒にVR空間を体験したり、3D アートを作成したり、アバターのセルフィを撮影と実際のフェイスブックプロフィールで共有することができる。将来に、Riftヘッドセットだけでなく、様々なプラットホームからSpacesを使えるようになるという。
また、フェイスブックのVRデベロッパーが個人のVR体験を共有するためcube mappingという新しい過程を導入し、VR体験を簡単に取り込み、高質な映像のままで共有を可能にするツールキットを開発した。cube mappingによって４Kビデオストリーミングと同様レベルの動画質を維持できる。フェイスブックはF8でこのツールを360 Capture SDKの一部として公開した。
新しい仕組みで最終的なアウトプットが直接ゲームエンジンから取り込まれ、VRヘッドセットで再生する場合でも、フェイスブックのモバイルアプリで360動画として鑑賞する時でもスムーズな経験を確保している。本ソフトウェア開発キットがUnityとUnrealゲームエンジンを使っているすべてのVRアプリで運用可能である。
また、360°動画鑑賞経験を向上するため、フェイスブックが機械学習を使う。ユーザーが次どこへ見るかを予測し、その部分を優先にレンダリングすることで、同時にレンダリングが必要なピクセル数を削減できる。特に、インターネットスピードや質が低いユーザーに役立つという。
フェイスブックが数多くのクリエイターが本格的な没入的体験の作成を可能にするため、VRハードウェアの面で新しい360°カメラの２種類を紹介した。x24とx6と呼ばれるカメラがそれぞれ24個と６個のカメラが組み込まれ、６自由度でビデオ撮影するため、従来の360°動画より没入的体験になると期待されている。現時点で同カメラはプロのコンテンツクリエイター向けの商品として扱われている。
しかし、フェイスブック自体はカメラを販売する計画がなく、その代わりに同カメラデザインを選択された商業パートナーのグループにライセンスする予定である。
従来のカメラと違うのは、カメラがユーザーの動きに合わせて、その角度から動画を再生できることだ。これは実現可能になったのはカメラの入念設計やフェイスブックによって開発されたソフトウェアのおかげである。さらに、６自由度で撮影された動画の各ピクセルは奥行きがあることで、様々なビジュアル・エフェクトの追加と修正が考えられる。
AR分野では、フェイスブックがカメラを初のARプラットホームにする計画を発表し、Camera Effectsプラットホームを公開した。カメラで撮った映像に様々なフィルターや効果を追加できるだけではなく、将来に所在地とその状況に関連するフィルターがユーザーや社外デベロッパーによって開発され、正にその場に合わせたソーシャルメディアツールになると期待されている。
現在、プログラミングができなくても、ユーザーがFrame Studioを使って、シンプルな重畳静止画フィルターをアップロードすれば、そのフィルターがユーザーの友達とフォロワーに表示される。フィルターの作成者名はフレームプレビューで表示される。
開発者がプラットホームのAR Studioツールのプライベートベータ版に応募してアクセスを取得できる。AR画像開発に同ツールを使えば、正確な位置、物体認識や奥行検出という機能を手に入れられる。
Camera Effectsプラットホームが将来にARグラスなどのARハードウェアに対応できるように開発された。
NVIDIAは、AI分野の専門知識に対する需要の拡大に応えるため、NVIDIA Deep Learning Institute（以下、DLI）を通じて今年中に10万人（2016年の10倍）の開発者をトレーニングする計画があることを発表した。
IDCのアナリストは、「2020年までに、全アプリケーションの80%に何らかのAIコンポーネントが搭載されるだろう」と予測している。DLIは、開発者、データサイエンティスト、研究者に、最新のAIツールやAIテクノロジーの使い方に関する実践的なトレーニングを提供する。
DLIは、公開イベントなどで、世界中の開発者向けにトレーニングを提供してきた。また Adobe、Alibaba、SAPなどの企業や、アメリカ国立衛生研究所、National Institute of Science and Technology、バルセロナスーパーコンピューティング センターなどの政府系の研究機関、他にテマセクポリテクニック（シンガポール）、インド工科大学（ボンベイ）などの高等教育機関でも、オンサイトのトレーニングを実施している。
インストラクター主導型のワークショップのほかにも、NVIDIAソフトウェアやクラウド上の高性能なアマゾン ウェブ サービス (AWS)EC2 P2 GPU インスタンスを利用することで、開発者は、最新のディープラーニング技術に関するトレーニングにオンデマンドでアクセスできる。既に1万人以上の開発者が、AWSを利用し、ディープラーニングの応用的な使い方に関するNVIDIAのトレーニングを受けているという。
NVIDIAは、DLIのカリキュラムの幅を拡大し、自動運転車、医療、ウェブサービス、ロボット工学、ビデオ分析、金融サービスなどへのディープラーニング技術の応用にも対応。講座は、クラウド上のNVIDIA GPUを使用し、アマゾン ウェブ サービスやGoogleのQwiklabsを介してオンラインで提供されるが、インストラクター主導型のセミナー、ワークショップ、クラスもあわせて実施することにより、アジア、ヨーロッパ、および南北アメリカの開発者にトレーニングを届ける。NVIDIAは、現在、Udacityとの協力のもと、自動運転車の開発に向けたDLIコンテンツを提供している。
DLIのハンズオンラボを指導するのは、NVIDIA、パートナー企業、および大学の認定専門インストラクターだ。各ラボでは、ディープラーニングの基礎（オブジェクトの検知や画像の分類を目的としたAIの利用など）のほか、がん治療で最善のアプローチを決定するためのAIの活用方法なども学習できるという。また最上級コースでは、自動運転車の開発に向けてのNVIDIA DRIVE PX 2やDriveWorksといったテクノロジーの使い方も学べる。
NVIDIAは、2017年の目標を達成するため、以下の施策を通じてDLIを拡大するとしている。
NVIDIAは、Microsoft Azure、IBM Power、IBM Cloudの各チームとも協力し、ラボのコンテンツをそれぞれのクラウドソリューションに移植している。
DLIは、シリコンバレーで今週開催されているGPUテクノロジカンファレンスで、14種類のラボを提供し、AIの応用に関し、2,000人以上の開発者をトレーニングしている。
【関連リンク】
・エヌビディア（NVIDIA）
・アドビ（Adobe）
・アリババ（Alibaba）
・エスエイピー（SAP）
・アメリカ国立衛生研究所（NIH）
・グーグル（Google）
・アマゾン ウェブ サービス（AWS）
・フェイスブック（Facebook）
・スタンフォード大学（Stanford University）
この記事はNVIDIAのブログ記事で発表された内容である。
NVIDIAとFacebookは、Caffe2を利用して人工知能を進化させる、共同開発の結果を発表した。Caffe2とは、Facebookのオープンソース コミュニティに対する貢献により実現した、新しいAIディープラーニング フレームワークだ。
世界は毎日、テキスト、写真、ビデオなど、情報を生み出している。Facebookは、このような情報の管理に役立つ新しいAIシステムを開発し、情報の量が増えていったとしても、人々が世界をより適切に理解し、より効果的なコミュニケーションを図れるようにしている。Caffe2 を利用すると、開発者と研究者は、大規模に分散されたトレーニング シナリオを作成でき、エッジ デバイス向けの機械学習アプリケーションを構築できるようになる。
AI対応サービスのモバイルでの提供は、一瞬のうちに完了しなければならない、複雑なデータ処理タスクだという。超高速のAIサービスの処理は、FacebookのBig Basinサーバーにより提供されるようなGPUによって加速されたコンピューティングや、加速されたハードウェアの能力をフルに活用できる、高度に最適化されたディープラーニング ソフトウェアをますます必要としている。
NVIDIAとFacebookは、Caffe2ディープラーニング フレームワークの開発を通じ、AIの加速化を実現。共同のエンジニアリングにより、NVIDIA GPU ディープラーニング プラットフォームのメリットをフルに活かせるよう、徹底的にCaffe2を微調整してきた。
Caffe2は、cuDNN、cuBLAS、NCCLといった最新のNVIDIA Deep Learning SDKライブラリを利用し、マルチGPUにより加速されるハイパフォーマンスなトレーニングと推論を実現するという。その結果、ユーザーは、AI対応のアプリケーションの開発に集中できるようになり、Caffe2 がNVIDIA GPU システムにおいて最適なパフォーマンスを実現することがわかるとしている。
Caffe2は、迅速でスケーラブルかつポータブルなディープラーニング フレームワークになるよう設計されている。64基のNVIDIA Tesla P100 GPU アクセラレーターを備え、ネットワーク接続された8台のFacebook Big Basin AI サーバー上で、スループットが57倍に加速された、ほぼ線形スケーリングのディープラーニング トレーニングを実現するとしている。つまり、開発者は、かつてないほど迅速にAIモデルをトレーニングし、反復実行することが可能になるという。
両社のコラボレーションの一環として、NVIDIA DGX-1 AI スーパーコンピューターは、ディープラーニング向けに最適化されたソフトウェア スタック内において、Caffe2を提供する初のAIシステムになる。DGX-1とCaffe2を組み合わせ、高いパフォーマンスと迅速なトレーニングを実現。DGX-1向けCaffe2は、NVIDIA DGX-1 Container Registryを通じて顧客に提供される。
【関連リンク】
・エヌビディア（NVIDIA）
・フェイスブック（Facebook）