まとめ最近の人工知能のビットとバイト、および関連するハードウェアとソフトウェアの概要を紹介します。
インターネットから集めたマスク姿の人々の自撮り写真：新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の感染拡大防止のため、人々がマスクを着用する光景は、居住地にもよりますが、今や当たり前の光景となっています。顔認識システムにとっては、顔の大部分が隠れているため、人物の識別が困難になるという問題があります。
この制限を回避する一つの方法は、マスクを着用した人の写真を使ってソフトウェアをトレーニングすることです。そうすれば、アルゴリズムはマスクを着用していても人物を識別できるようになります。そのためには、ロックダウン中に着用した人々の大規模なトレーニングデータセットを収集し、ニューラルネットワークに入力して改良する必要があります。では、そのような画像を見つけるのに最適な場所はどこでしょうか？インターネットに投稿された自撮り写真です。
CNETの調査によると、GitHub上にはInstagramなどのソーシャルネットワーク上の写真へのリンクや、スクレイピングされた画像を含むデータセットがいくつか出現している。ネットユーザーの写真は公開されているものの、画像をダウンロードして再利用することはプラットフォームの利用規約に違反するケースが多い。実際、COVID19マスク画像データセットに含まれるInstagram画像へのリンクはすべて、このソーシャルネットワークによって期限切れになっており、機能しなくなっている。
しかし、中国の武漢大学のコンピューターサイエンスの研究者が管理する「リアルワールドマスクフェイスデータセット」は現在もダウンロード可能で、実際の人物の写真が含まれている。
残念ながら、公開されている情報源から自撮り写真が盗まれるのを防ぐのは困難です。その可能性を減らす最善の方法は、ソーシャルメディアアカウントを非公開にすることです。
Nvidia の Ampere アーキテクチャを簡単に見てみましょう。Nvidiaは今月、新しい Ampere アーキテクチャを採用した、これまでで最も強力なグラフィック プロセッサである A100 をリリースしました。
A100の内部構造を示した図をご覧ください。TSMC製の826mm²のダイに、7nmプロセストランジスタが542億個搭載されているとのことです。シリコン上にはストリーミング・マイクロプロセッサ（SM）1個あたり64個のCUDA実行コアがあり、合計108個のSMに6,912個のコアが搭載されています。
図をクリックすると拡大します... 出典: Nvidia
前世代のVolta V100 GPUは80個のSMと5,120個のCUDAコア（SMあたり64コア）を搭載していましたが、A100は1秒あたりより多くのデータを処理でき、40MBの大容量L2キャッシュによりRAM帯域幅への負荷を軽減します。とはいえ、このグラフィックスプロセッサは、パッケージ内蔵のHBM2 RAMとの間で1秒あたり1.56TBのデータを転送できます。
「Ampereアーキテクチャは、汎用性と高スループットを兼ね備えたデータセンターの構築を可能にする、初の弾力性のあるGPUアーキテクチャです」とクラシンスキー氏は述べています。弾力性とは、8つのA100を接続することで1つの巨大なGPUとして機能するチップの能力、そして各A100を独立して動作する7つの仮想インスタンスに分割できる能力を指します。12個のNVLinkインターコネクトがA100を接続し、合計600GB/秒の帯域幅を実現します。
Nvidiaによると、各SMには「それぞれ1クロックあたり256回のFP16/FP32 FMA演算を実行する第3世代Tensorコア」が搭載されており、「SMあたり4つのTensorコアがあり、合計で1クロックあたり1024回の高密度FP16/FP32 FMA演算を実行」するとのことです。この回路は、初めてbfloat16もサポートしています。
以下は、チップの各種エンジンの性能をTOPs（1秒あたり1兆回の演算）で測定した表です。また、スパース配列の処理能力も向上しています。
Ampereアーキテクチャの究極的な詳細を知りたい方は、こちらのホワイトペーパー[PDF]をご覧ください。また、NVIDIAは2021年度第1四半期の財務数値を発表しました（こちらでお伝えしました）。
Google は化石燃料を解放する AI ツールは開発しないと明言:チョコレート ファクトリーは、石油およびガス業界が化石燃料を抽出するのに役立つカスタム機械学習アルゴリズムを開発しないと明言しました。
これは、グリーンピースの報告書で14のテクノロジー企業とエクソン、シェブロン、トタルといった石油大手との契約が明らかになった後、広報担当者がOneZeroに語った言葉だ。巨大企業が地球とその住民への配慮を示すための、環境に配慮した行動、あるいは環境に配慮しているように見せかける行動は、今や流行の手段となっている。マイクロソフトとアマゾンは気候変動研究に数百万ドルを投じることを約束した。そして今、グーグルは石油やガスの採掘を目的とした特殊なツールの開発は行わないと約束した。
一見、それは素晴らしいことのように思えますが、元Google社員のメレディス・ウィテカー氏が指摘したように、「カスタム」という言葉は扱いにくいものです。既存のアルゴリズムの一部が石油・ガス業界で使用できないという意味ではありません。
— メレディス・ウィテカー（@mer__edith）2020年5月19日良い
「カスタム」を定義する
（これは機械学習の専門用語ではありません。Maven の議論中、Google の幹部は、中東の地理画像でトレーニングされた目的に特化した航空監視モデルを構築していたにもかかわらず、国防総省向けのカスタムモデルを構築しているわけではないと主張しました。）https://t.co/cI8P3Fmn01
AWSオンライン機械学習奨学金：新型コロナウイルス感染症のパンデミックにより、誰もが自宅待機を余儀なくされているため、オンライン授業の受講が今や大流行しています。Amazonはオンライン学習プラットフォームのUdacityと提携し、AWS機械学習奨学金プログラムを立ち上げました。現在、受講登録を受け付けています。
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