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MPI-CUDAとTensorFlow上のサポートベクターマシン実装（Support Vector Machine Implementation on MPI-CUDA and Tensorflow Framework）

田中専務

拓海先生、お時間よろしいでしょうか。部下から『SVMを並列化して現場で速く回せるようにした方が良い』と言われたのですが、正直どこから手を付けるべきかわかりません。これって要するに投資に見合う効果が出るということでしょうか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば見積もりができるようになりますよ。まず結論だけ先に言うと、この論文は『古典的な機械学習手法であるSupport Vector Machine (SVM)（サポートベクターマシン）を、Message Passing Interface (MPI)（メッセージ・パッシング・インターフェース）とCompute Unified Device Architecture (CUDA)（コンピュート ユニファイド デバイス アーキテクチャ）、そしてTensorFlow（TensorFlow）上で並列実装し、計算時間を短縮する実践的な比較を示した』というものですよ。

田中専務

要するに遅い処理を速くするための工夫、という理解で良いですか。うちの現場ではデータ量は増えてきているが、専門のエンジニアが多くいるわけでもない。導入に際して抑えるべきポイントは何でしょうか。

AIメンター拓海

良い質問です。要点を3つにまとめますよ。1つ目はハードウェア選定、2つ目は並列化モデルの適用（MPIやCUDAの使い分け）、3つ目はライブラリとしてのTensorFlowでの再現性です。専門用語は後で具体例で説明しますから安心してください。

田中専務

MPIやCUDAという言葉は聞いたことがありますが、具体的にどう違うのかがわかりません。これって要するに『複数のパソコンをつなぐ方法』と『1台のマシンの中でGPUを使う方法』という理解で良いですか。

AIメンター拓海

まさにその理解でほぼ合っていますよ。わかりやすく言えば、Message Passing Interface (MPI)は複数台のコンピュータが協力して仕事を分担する

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ハイパースペクトル画像の内在特徴分解を深層で実現する手法（HyperDID: Hyperspectral Intrinsic Image Decomposition with Deep Feature Embedding） 前の記事 3D異常検知と局在化のスケーラブル化に向けて（Towards Scalable 3D Anomaly Detection and Localization: A Benchmark via 3D Anomaly Synthesis and A Self... 次の記事

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