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  1. ソニーは11月13日、ディープラーニングの学習速度で世界最高速(同社調べ)を達成したと発表した。ディープラーニングの認識精度向上のため、学習データのサイズやモデルのパラメータ数が増え、一度の学習に数週間~数カ月かかるケースも出ている中で、学習時間を短縮できる可能性を示したとしている。 AI(人工知能)開発では、さまざまな試行錯誤をする必要があり、学習時間を短縮させることが重要になる。その手段として、複数のGPUを活用した分散学習が注目を集めていたが、GPU数が増えると「一度のデータ処理個数(バッチサイズ)
  2. LeapMindは10月19日、低消費電力FPGAの上でディープラーニングを実現するソフトウェアスタック「Blueoil」を、オープンソースソフトウェアとして一般公開したことを発表した。 同ソフトウェアスタックは、低消費電力FPGA上で動作する特殊なニューラルネットワークを生成するために必要なコンポーネントをワンストップで提供するもの。Intel(旧Altera)のSoC FPGA「Cyclone V SoC」を搭載した Terasic Technologies製の開発キット「DE10-Nano Kit」

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