深層学習

　深層学習（ディープラーニング）は、データ集約型の機械学習プロセスを目的とした、機械学習の具体的な方式の1つだ。トレーニングと推論の両方でGPUアクセラレーションに依存しているため、ハードウェアとソフトウェアのコンポーネントを緊密に統合する必要がある。

　米国では、「NVIDIA DGX」とGPUアーキテクチャ「Volta」でGPUアクセラレーションを採用し、データセンター、デスクトップ、ノートPC、世界最速のスーパーコンピュータといったさまざまなフォームファクタで展開している。クラウド向けアプリケーションであるNVIDIAの「NCG」（New College Graduate）は、Amazon、Google、IBM、Microsoftのサービスで利用できる。

　他方日本では、富士通が国立研究開発法人理化学研究所（理研）向けのディープラーニングシステムを手掛けることを発表した。このシステムは日本では最大規模のスーパーコンピュータに搭載するもので、AIテクノロジーに関する研究開発を加速させることを目指している。

　対してソフトウェア面では、Google Brainチームが大きく貢献した。オープンソースの「TensorFlow」を使用し、機械学習とディープニューラルネットワークの研究を実施したのだ。このアーキテクチャは柔軟で、1つ以上のCPUまたはGPUで動作する。またデスクトップ、サーバ、モバイルデバイスの全てにおいて、同一のAPIが稼働する。このシステムは、IT業界に特化したディープラーニングの幅広い分野を支えるものとなっている。さらに法曹界では、新興企業のIntraspexionが、訴訟に発展しそうな事例を調査して未然に防止する早期警告システムのコアとして、TensorFlowを採用している。