ライス大学研究チーム、GPUを使わずにディープラーニングを高速化するアルゴリズムを開発：行列の乗算ではなく、ハッシュテーブルで解決可能な探索問題に

ライス大学のコンピュータサイエンス研究者チームが、GPUのようなアクセラレーションハードウェアを使用することなく、ディープラーニングを高速化できるという「Sub-Linear Deep Learning Engine」アルゴリズムを開発した。

[＠IT]

　ライス大学のコンピュータサイエンス研究者チームが、「Sub-Linear Deep Learning Engine」（SLIDE）というアルゴリズムを開発した。SLIDEは、GPUのようなアクセラレーションハードウェアを使用することなく、ディープラーニングを高速化できるという。ライス大学は、「GPUの代わりになり、コストを節約できる。人工知能（AI）業界の大きな課題を克服した」としている。

　研究チームはこの研究の過程でIntelの協力者から支援を得た。チームは2020年3月初めに、テキサス州オースティンで開催された機械学習システムカンファレンス「MLSys」で研究成果を発表した。

ライス大学ブラウン工学部のアンシュマリ・シュリバスタバ助教授（Photo by Jeff Fitlow/Rice University）

　多くの企業が現在、ディープラーニングの実装を目的に、特定用途に特化したGPUなどのハードウェアに積極的に投資している。ディープラーニングは、機械学習の強力な形態であり、「Alexa」や「Siri」のようなデジタルアシスタント、顔認識、商品レコメンデーションシステムなどの技術を支えている。

　「われわれのテストは、SLIDEが、大規模なフル接続アーキテクチャで業界規模の推奨データセットを使用し、GPUハードウェアアクセラレーションを上回るパフォーマンスを発揮する、CPUによるディープラーニングの初のスマートアルゴリズム実装であることを証明した」と、ライス大学ブラウン工学部の助教授アンシュマリ・シュリバスタバ氏は説明する。同氏は大学院生のベーディ・チェン氏、サルン・メディニ氏とともに、SLIDEを発明した。

行列の乗算ではなく、ハッシュテーブルで解決可能な探索問題に