こんにちは、AIが盛んですね。 弊社でも最近 GPU を利用したソリューションが大変 伸びています。 多くのデータセットを抱えたモデルや 使用的な計算をしようとするとどうしても ハイパフォーマンスのコンピューティングをPoCで利用する必要があります。
そこで 弊社で大変おすすめしているのが 量子コンピューティングを学びながら機械学習 や ディープラーニングをまとめて学習し 事業化もしてしまうというものです。 弊社がおすすめしているのは 特に GPU の利用となっていて GPU を利用することにより ツール 類が揃っており 計算時間もかなり短縮することができます。 そのため 最終的な実装が CPU であったり パフォーマンスが出ない マシン であったとしても 当初 GPU を利用してのトライアルを行うことにより 方向性を確認することができます。
弊社の方で GPU を準備 することもできますし お客様の方で利用している GPU のツールを弊社と合わせていただいてやり取りすることもできます。 通常は クラウドサービスを利用いただき そこに搭載された GPU マシンを利用しファイルのやり取りが確認を行います。 特に量子コンピューティングに関しては少し手法が新しいため あまり一般的に ドキュメントがない問題を扱うことが多く 機械学習と合わせて多くの確認とコミュニケーションの時間が必要となります。 そうした時間を効率的に利用するために 弊社のクラウドサービスをコミュニケーションツール として レポートやファイルのやり取りをすることが大変多いです。
量子コンピューティングを単体で利用しようとするとどうしてもまだまだ実用化が遠いため 教育目的や トライアルというところが中心の利用方法となってしまうことが一般的には多いです。 しかし 弊社が提供しているサービスは量子コンピューターを利用しても良いですし GPU を利用しても良いという手法を採用しています。 そのため 現在では GPU を利用した実用的な計算を行いながら 将来では量子コンピューターを想定した利用の両方を同時に検討することが可能です。
利用できる計算は主にディープラーニングです ディープラーニングは主にニューラルネットワークと呼ばれる構造を内部に持っています。 そうした ニューラルネットワークや 一般的な行列計算を量子もつれを利用して 軽量化 高速化しようというのが 弊社のサービスとなっています。
ですので 当初のトライアルに関しては 一般的なディープラーニングのモデルおよびデータセットを利用することにより精度や 性能の評価を行うことができます。 一般的にはパラメーターが多いモデルをより軽量かつ効率的なニューラルネットワークモデルを 構築することを最終的な目標としています。 そのため 事業化が非常に わかりやすいものとなっています 興味ある方はぜひ弊社の営業担当までご連絡ください お問い合わせ から連絡できます 以上です。