「TensorFlowより高性能」なディープラーニングツールキット「CNTK」：ニューラルネットワークモデルの実装が一般化する？

米マイクロソフトリサーチが深層学習（ディープラーニング）ツールキットをオープンソースで公開。グーグルのTensorFlowよりもGPU性能を引き出せるという。

[原田美穂，＠IT]

CNTKのドキュメント（PDF）

　米マイクロソフトリサーチは深層学習（ディープラーニング）ツールキット「Microsoft Computational Network Toolkit（CNTK）」をGitHubに公開した。CNTKは2015年4月からオープンソースライセンスで公開されていたもの。計算ステップの連続としてニューラルネットワークを記述できるという。

　CNTKのバイナリ／ソースコードはWindows版とLinux版が用意されており、CPUのみでの利用の他、エヌビディアが提供するGPUプログラミング向けライブラリ「CUDA（Compute Unified Device Architecture）」を組み合わせた演算も可能だ。

　「deep neural networks（DNNs）」「convolutional neural networks（CNNs）」「recurrent neural networks（RNNs）」「long short term memory（LSTM）」などのモデルを簡単に作成できるという。

　CNTKを導入するためのチュートリアルはGitHubのWikiで公開されており、実装の詳細やデモプログラムなどは、マイクロソフトリサーチが公開したドキュメント（PDF）でも確認できる。

性能評価　Tensorflowなどとの比較（出典：マイクロソフトリサーチ）

　なお、マイクロソフトでは、既に「Microsoft Azure」上で簡易な機械学習プログラムを作成できる環境として「Azure Machine Learning」を提供。2015年9月にはNVIDIAの「GRID 2.0」と「Tesla Platform」が利用できるGPUインスタンスを追加している。