リコーは12月26日、人工知能(AI)モデルの学習速度を26倍高速化し、電力効率を90倍向上させる回路アーキテクチャを開発したと発表した。 この回路アーキテクチャは、AIの機械学習手法の1つである「Gradient Boosting Decision Tree(GBDT:勾配ブースティング決定木)モデル」を効率化するもの。GBDTは、データベースなどで構造化された大量データの学習に高い性能を発揮する。 応用先として、オンライン広告のリアルタイムビッディング(Real-Time Bidding)、Eコマース
Googleがエッジコンピューティング分野に乗り出す。クラウドと人工知能(AI)を組み合わせるもので、機械学習向け専用チップに代表されるハードウェアの取り組みを拡大する動きととらえることもできる。「エッジコンピューティングの流れを変えるゲームチェンジャー」と同社幹部は述べている。 サンフランシスコで開催中の年次イベント「Google Cloud Next 2018」で発表された。エッジコンピューティングの取り組みは、2018年に発表したIoTサービス「Cloud IoT Core」を補完するものとなる。C