マイクロソフトは、人工知能研究の加速を目的として、オープンソースライセンスで GitHub を通じて Computational Network Toolkit (CNTK) をリリースした。
レドモンドは昨年 4 月に自社の CodePlex サイトで CNTK を主催したが、そこでは学術ライセンスの下で開催されていたため、アマチュアのマシン開発者は締め出されていた。
現在、GitHub で公開されているため、「コミュニティは CNTK を活用し、オープンソースの実用的なコードの交換を通じてアイデアをより迅速に共有できるようになります」。
マイクロソフトの主任音声科学者であるシュエドン・ホアン氏は、彼と彼のチームがCNTKを開発した理由は、「コンピューターの音声理解能力をより速く向上させたいという思いがあったが、使用しなければならなかったツールが開発の速度を低下させていた」と述べた。
内部テストにおいて、CNTK は「音声認識や画像認識などのディープラーニング モデルを作成するために開発者が使用する他の 4 つの一般的な計算ツールキットよりも効率的」であることが証明されたと Huang 氏は主張し、これはその「優れた通信機能」によるものだと述べています。
「CNTK ツールキットは、これまで目にしたものよりも驚くほど効率的です」と Huang 氏は語った。
このツールキットの開発にも携わったマイクロソフトの主席開発マネージャー、クリス・バソグル氏は、CNTK の利点の 1 つは、予算が限られていてコンピューターを 1 台しか持っていない研究者から、GPU ベースのコンピューターの大規模なクラスターを独自に構築できる人まで、誰でも使用できることだと述べています。
研究者らは、このツールキットは他の公開ツールキットよりも多くの GPU ベースのマシンに拡張できるため、大規模な実験や計算を実行したいユーザーにとって大きな利点になると述べています。®
