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グーグルの機械学習システム「TensorFlow」、分散コンピューティングに対応

Larry Dignan (ZDNet.com) 翻訳校正: 編集部2016年04月14日 11時13分
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 Googleは米国時間4月13日、オープンソースの機械学習システム「TensorFlow」をアップデートしたと発表した。今回リリースされた「TensorFlow 0.8」では、分散コンピューティングがサポートされ、複数のマシンを同時に活用した訓練が可能になっている。

 TensorFlowは、学習プロセスの高速化を目的として、既に数多くのマシンで利用されている。分散コンピューティングのサポートは、ユーザーからの要望が最も多かった機能の1つだ。

 Googleは2015年11月にTensorFlowをオープンソース化した。その時以来、TensorFlowは2015年のGitHub上で最も多くフォークされたプロジェクトとなり、最も普及している機械学習フレームワークとなっている。

 同社ブログには、TensorFlow 0.8によって、ある種のモデルでは学習プロセスが数週間単位から数時間単位に高速化されると記されている。

 TensorFlow 0.8は、高パフォーマンスな「gRPC」ライブラリを介して分散処理を実行する。また、機械学習プラットフォーム「Google Cloud Machine Learning」とも連携する。

 同社はまた、学習プロセスを加速するための分散型の訓練ツールも公開した。今回リリースされたTensorFlow 0.8には、分散モデルを定義するライブラリとともに、Python向けのツールライブラリも含まれている。

この記事は海外CBS Interactive発の記事を朝日インタラクティブが日本向けに編集したものです。

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