古いバージョンのブラウザーを使用しています。MSN を最適にご利用いただくために、サポートされているバージョンをご使用ください。

「次世代AIチップ」で動画ビジネスを変える、英Graphcoreの挑戦

Forbes Japan のロゴ Forbes Japan 4日前 Parmy Olson

© atomixmedia,inc 提供 ユーチューブやフェイスブックの動画に掲載される、ターゲット広告の精度はまだ十分とは言えない。動画の内容やコンテキストを理解し、適切な広告を表示するためには膨大なプロセッシングパワーが要求され、現状のAIテクノロジーはここに追いつけていないのが現状だ。

テック企業の大手らが今、関心を注いでいるのがAIに特化したチップ開発を進める英国のスタートアップ企業「Graphcore(グラフコア)」だ。Graphcoreは11月13日、セコイヤキャピタルから5000万ドル(約57億円)を調達し次世代のAIソフトウェア開発を進めていくと宣言した。この製品はユーチューブのような動画プラットフォームにおいて、ユーザー行動をより良く理解し、ターゲット広告の精度を向上させるという。

Graphcore創業者のNigel Toonは調達資金を用い、マーケティングチームを増員すると述べた。「現在75名の従業員を、今後2年間で倍増させる」

Toonによると、同社のAI特化型チップは初期の顧客らに向け、2018年初頭に出荷されるという。Toonは同社の”IPU”プロジェクトにこれまで4年を費やしてきた(IPUはIntelligent Processing Unitを意味する)。同社のチップはクラウドにおける巨大データのプロセッシングに用いられる。

GraphcoreのAIチップがスマートフォンやスマートスピーカー製品に搭載されるまでには、まだ長い時間がかかるという。「当社がまず注力するのはクラウドの領域だ」とToonは述べた。

現在のところ、マシンラーニングに最適なチップとしてはエヌビディアのGPUが知られているが、英国のブリストル本拠のGraphcoreは、同社のチップは現状の製品の100倍に達する処理性能を持つと述べている。

この分野ではグーグルの独自のAIチップのTensor Processing Unit(TPU)も知られており、グーグルのTensorFlowフレームワークにおけるマシンラーニングソフトウェア開発に用いられている。

しかし、ToonによるとGraphcoreのIPUチップは、グーグルの製品より処理スピードが早く、柔軟性も高いという。Graphcoreは初期の顧客らの名を明らかにしていないが、その利用目的が「アップロードされた動画の情報やコンテキストを理解する」ことであると明言した。

次のブレイクスルーを生むAIチップ

「ソーシャルメディアは人々のコミュニケーションに必須のツールとなった。ここで重要な課題となったのが、動画をいかにマネタイズしていくかだ」

GraphcoreのIPUはマシンラーニングのアルゴリズムに特化したチップだ。アップルやアマゾン、グーグルらは、マシンラーニングを活用した音声アシスタントサービスの能力に磨きをかけている。また、AI特化型のチップは、クラウド処理やネット接続に依存しないデータ処理が求められる自動運転車においても必須の製品といえる。

”IPU”という名前はこの分野の命名規則の進化を示している。最初に登場したのは、一般的なオフィス向けアプリケーションを作動させるセントラル・プロセッシング・ユニット(CPU)だった。次に、画像や動画を扱うグラフィック・プロセシング・ユニット(GPU)が現れた。

GPU市場で覇権を握ったのが、当初はゲームのグラフィック処理向けに開発されたエヌビディアの製品だった。エヌビディアのGPUは数千ものコアを内蔵し、並列処理が効率的に行えることからディープラーニングに用いられるようになった。

しかし、エヌビディアのGPUは純粋にディープラーニングでの利用を想定した製品ではなく、そのパワーには限界もある。そこで、AIに特化したチップ製造に乗り出すスタートアップとして注目を集めているのが、Graphcoreや米カリフォルニア州の「Wave Computing」だ。

「当社の製品の強みは、フレキシビリティと高レベルの処理能力だ」とToonは述べている。「我が社のチームは現状のニーズだけでなく、研究者やイノベーターらが描く未来を見据え、それにふさわしい性能を持つプロセッサを開発した。次のブレイクスルーをもたらす製品を、世に送り出していく」とToonは話した。

Forbes Japanの関連リンク

image beaconimage beaconimage beacon