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 米Intel社は、2018年5月23日と24日にサンフランシスコで開くAIをテーマにしたプライベートイベント「Intel AI DevCon 2018」(ホームページ)を前に、AI関連のアピールを活発化している。今年のイベントの目玉の1つになりそうなのが、DNN(Deep Neural Network)コンパイラーの「nGraph」である。

「nGraph」の入出力。Intelの図
「nGraph」の入出力。Intelの図
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 DNNコンパイラーは、深層学習フレームワークを使って開発したDNNモデルを、特定のデバイス(マイクロプロセッサー(MPU)やGPU、FPGAなど)に向けたプログラミング/設計データとして最適化するソフトウエア。nGraphは2018年3月にオープン・ソース・ソフトウエア(OSS)として公開された(関連ブログ1)。対応可能なフレームワークは2種類に大別される。現在、DNNモデルを直接入力できるのが「TensorFlow」と「MXNet」、「neon」。 「ONNX」を介して入力できるのが「CNTK」、「PyTorch」、「Caffe2」である。ONNXは異なるフレームワークで開発したモデル間を相互利用するためのフォーマット(関連記事1)である。

 一方、nGraphのターゲットのデバイスはIntel アーキテクチャー(IA)のプロセッサーIC(MPUなど)や米NVIDIA社のGPU、DNN学習用プロセッサーICの「Nervana Neural Network Processor」、DNN推論処理回路を集積するビジョン処理プロセッサーの「Movidius Myriad 」、FPGA、だという(予定を含む)。

 nGraphは、Intelが開発してきたDNNコンパイラー「Nervana Graph」をチューンアップしてオープンソース化したものである(関連ブログ2関連記事2)。Nervana Graphは、Intelが2016年8月に買収した米Nervana Systems社の技術をベースに開発された(関連記事3)。なお、上述した対応可能なフレームワークのうち「neon」はNervana 独自のフレームワークである。