東京エレクトロンデバイスは、最新のNVIDIA・Cerebrasを備えたAIシステムの検証環境「TED AI Lab（テッドAIラボ）」を同社エンジニアリングセンター（横浜市都筑区）内に開設しました。

深層学習の学習期間が長期化

最近、ニュースや記事でよく目にする「ディープラーニング（Deep Learning＝深層学習）」。これはつまり、十分なデータ量があれば、人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク（DNN）を用いた学習のことをいいます。

東京エレクトロンデバイスは「ディープラーニングの発達により、自然言語処理（NLP）や画像識別（CV）を用いた自動運転など、AI活用のニーズは日増しに高まっています。一方、AIモデルの精度や複雑性が上がるにつれて大型化し、学習期間も長期化」しているといいます。

つまり、同技術が発展するにつれて応用できる範囲は広がっているものの、AIにデータを学習させるために多大なコスト（時間、お金）がかかるようになったということでしょう。

AIの性能を評価できる環境

東京エレクトロンデバイスが同社エンジニアリングセンター内に開設した「TED AI Lab」は、AIモデルの学習を短期間で実施し、「AI開発に最適な規模を検証」する環境を提供。AI開発環境を自社で構築したいクライアントが、システム規模の適正化のための性能評価、クラウド環境との比較、AI処理に特化した最新AIアクセラレータによる性能の評価を実施することができます。

具体的な検証サービスの内容として、TED AI Labは様々なAIワークフローのためのユニバーサルシステムである「NVIDIA DGX A100」、超高速ディープラーニング専用システム「Cerebras CS-1」、オールフラッシュストレージ「Pure Storage FlashBlade」他、サーバー周辺機器で構成されていますから、これらシステム環境全体を利用できるのが特徴といえます。

また同社の担当者は「製品の使用方法に関するレクチャーやQ＆Aなど、当社エンジニアによる検証支援で自社のオンプレミスの環境を再現し検証することが可能」と説明。リモートアクセスだけでなく、セキュリティの理由でクラウド環境が利用できない場合でも、オンサイトで接続し利用することができる点も見逃せません。

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（文・Takeuchi）