NPO法人AI開発推進協会への技術協力
NPO法人AI開発推進協会から提供予定のAI開発デザイナ「D …
当社で開発しているソフトウェアフレームワークであるWebDNNは、もともと大学院での研究プロジェクトとして開発が始まりました。
WebDNNと密接に関係があるディープラーニング技術は急速な発展を続けており、それにあわせてWebDNNも進歩し続ける必要があります。そのためにプロジェクトを継続していくための枠組みとして、起業という形態を取らせていただきました。
WebDNNを通じて、ディープラーニングの応用先を広げていければ幸いです。
近年のAI・ディープラーニング技術の著しい発展は、主に潤沢な研究資金や最先端の技術者を抱える大企業によって達成されてきました。
AI・ディープラーニング技術のさらなる発展・普及のためには、この技術を大企業だけでなく小規模なスタートアップや個人に至るまで誰でもアクセス可能なものとする「AIの民主化」が必要不可欠であり、WebDNNこそAIの民主化を推し進めるプロジェクトであると考えています。
WebDNNを通じて、AI技術あふれる便利で楽しい社会を実現できたらと思います。
近年、ディープニューラルネットワーク(Deep neural network, DNN)が様々なタスクで著しい成果をあげ注目されていますが、 計算負荷の高さがアプリケーション応用の際の問題となっています。 ハードウェアアクセラレーションによる解決方法では、煩雑な計算環境セットアップ手順やハードウェアの価格等が問題となり、 ユーザーエンド端末に同様の環境を構築することは非常に困難です。
WebDNNはこの問題を解決するために作られた、ウェブブラウザを利用したインストールフリーなDNN実行環境です。 WebDNNにより、ウェブブラウザ上での実行を前提とした積極的な最適化が学習済みモデルに行われるため、 パラメータデータの配信サイズを小さく抑え、高速な実行が可能となります。既存のライブラリと比較して最大200倍の高速化が達成できます。
DNNモデル計算グラフの最適化は、高速実行において非常に重要です。DNNの実行は学習フェーズと推論フェーズという、 2種類のフェーズに分けられます。学習フェーズでは学習に必要な中間データを保持しておく必要がありますが、推論フェーズでは これらのデータを保持しておく必要はありません。このように、推論フェーズに特化することでDNNフレームワークはより積極的な 計算グラフ最適化が可能となります。
WebDNNはユーザーエンドデバイスでの推論フェーズ実行に特化しており、学習済みモデルの積極的な最適化をサポートしています。 また、この最適化パイプラインは既存の様々なDNN学習フレームワークに対応しており、 学習に使用したソースコードを一切変更すること無く利用することができます。
JavaScriptで高速演算を行う上で、インタプリタ実行に起因するオーバーヘッドは深刻な問題となります。 この問題を解決するために、WebDNNはWebAssemblyで実装されたCPU演算バックエンドを提供しています。 このバックエンドは従来のJavaScriptと比較し、非常に小さなオーバーヘッドで実行することができます。
また、DNNの高速実行のためにはGPUの汎用目的での利用(GPGPU)が一般的となっていますが、 現状のJavaScript用GPU APIであるWebGLは画像処理用途に特化しており、汎用演算には適していませんでした。 WebDNNでは次世代のGPU API仕様であるWebGPUを利用し、GPUを利用した高速演算が可能となっています。 WebGPUは、GPUの汎用計算目的での利用を前提に設計されており、WebGLと比較してオーバーヘッドの少ない処理実行が可能となります。
WebDNNの品質向上と応用範囲の拡充
WebDNNのサービス開発
WebDNNに関するコンサルティングや受託開発
会社名 | エッジインテリジェンス・システムズ株式会社 |
---|---|
Edge Intelligence Systems | |
設立 | 2018年3月 |
代表取締役 | 森山 雅勝 |
取締役 | 日高 雅俊 |
小松 大祐 | |
後藤 高志 | |
住所 | 東京都豊島区東池袋3-1-1 |
最寄駅 | JR・東京メトロ・西武線・東武線 池袋駅 35番出口より徒歩約8分 東京メトロ有楽町線 東池袋駅 6・7番出口より地下通路で徒歩約3分 都電荒川線 東池袋四丁目(サンシャイン前)停留場 徒歩約4分 |