NVIDIA、機械学習をGPUで高速化するオープンソースプラットフォーム「RAPIDS」

　動画やグラフィックス製品のメーカーから人工知能（AI）関連製品の大手企業に転じたNVIDIAは、ドイツのミュンヘンで現地時間10月10日に開催された「GPU Technology Conference」の基調講演で、AIに関してまた新たな一歩を踏み出した。

　ただし今回、NVIDIAが発表したのは、新しいGPUでも、ディープラーニングに使用する新たな独自のソフトウェア開発キット（SDK）でもない。今回発表したのは、GPUを利用した高速の分析や機械学習（ML）のための、オープンソースのGPUアクセラレーションプラットフォームだ。

高速なAI処理

　一連のライブラリを提供するこの新しいプラットフォーム「RAPIDS」は、「scikit-learn」や「Pandas」にあるようなPythonインターフェースを擁する。ただしRAPIDSでは、1つまたは複数のGPU全体のアクセラレーションに、NVIDIAのCUDAプラットフォームを活用している。

　NVIDIAの最高経営責任者（CEO）を務めるJensen Huang氏は9日、テクノロジ分野の記者向けの電話会見で、この技術の概要を説明した。それによると、訓練の過程にRAPIDSを導入することにより、CPUのみの実装と比べて50倍の高速化を実現したという（この高速化は、NVIDIAの「DGX-2」システム上でMLアルゴリズム「XGBoost」を使用したシナリオで計測されたとのことだが、CPUのハードウェア構成については詳細は明かされなかった）。

コミュニティーとの連携およびパートナー企業

　RAPIDSは、インメモリ列指向データ技術の「Apache Arrow」を組み込んでいるようで、「Apache Spark」上で動作するよう設計されている。Apache Sparkへの対応を念頭に、NVIDIAはDatabricksの支持を得た。DatabricksはRAPIDSを独自の分析およびAIプラットフォームに組み込む予定だ。

　とはいえRAPIDSプラットフォームを支持するビッグネームはDatabricksだけではない。Pythonのディストリビューションを提供するAnacondaのほか、IBM、Hewlett Packard Enterprise（HPE）、Oracleなどのテクノロジ大手も参加している。