AIBR プレミアム
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
