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クレカの不正利用検知に適用

 推論処理用のアクセラレーター回路の演算処理性能は6TFLOPS超である。さまざまな機械学習モデルに対応できるように設計した。加えて、ファームウエアの更新によって、アクセラレーター回路のアップデートや新機能の提供を可能にするという。前述した32個のTelumチップで構成したシステムの場合、合計200TFLOPS超になる。

AI(推論処理)のアクセラレーターの概要
AI(推論処理)のアクセラレーターの概要
(出所:「Hot Chips 33」におけるIBMのスライド)
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 既にいくつかの顧客と協業し、Telumを利用したシステムを開発中である。例えば、ある銀行とクレジットカードの不正利用を検知するRNN(Recurrent Neural Network)モデルを構築した。同モデルを1つのTelumチップで実行したところ、1.1msのレイテンシーで毎秒11万6000回の推論処理を実行できたという。これを32チップまで拡張した場合でも、毎秒350万回の推論処理を実行しながら、レイテンシーを1.2msにとどめたとする。

クレジットカードの不正利用を検知するRNNモデルをTelumで実行した結果
クレジットカードの不正利用を検知するRNNモデルをTelumで実行した結果
(出所:「Hot Chips 33」におけるIBMのスライド)
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