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【2017/4/7】Intelと共同開発のDeep Learningプロセッサとは!?GoogleのTPUに勝てるのか?

インテルとPreferred Networks、ディープラーニングフレームワーク”Chainer”の開発で協業を発表 - Car Watch 

インテルはChainerを開発するPreferred Networksと提携し、Chainerに特化したプロセッサを開発するようです。インテルのプロセッサ+Chainerで、国を挙げてNVIDIAGoogleに立ち向かおう、という姿勢が伺えます。

でもこれ、うまくいきそうに思えません。あと2~3年早かったら先見の明があったように思いますが、もはや手遅れではないでしょうか。東工大・松岡教授曰く、「すでにエクサ(筆者注:ペタの1000倍)FLOPSを実現するHPCのデータセンターを作れる技術的な目処は付いている。まだ予算は付いていないが、2019年には実現可能だ」とのことですが、2019年ってあと3年もないですよ?本当にできますか?先日、 Googleが機械学習用カスタムチップ(TPU)の性能を発表(TechCrunch Japan)しましたが、これ開発の着想は2011年頃から始まっているようなので、性能評価まで6年くらいかかっています。

参考:Google Cloud Platform Blog: Quantifying the performance of the TPU, our first machine learning chip

GoogleのTPUも3年後は更に進化しているでしょうから、Googleを超えるペースで開発を進めないと市場競争力のある製品を開発できません。本当にインテル+Preferred Networksが開発できますか?

あと、Chainerって日本国内ではそこそこのユーザがいますけど、日本以外の国ではほとんど誰も使っていないです。日本人がChainerを使う理由は日本語のマニュアルが多そうだから(実際はそんなに多くない)、という印象があるからでしかありません。世界では、Deep LearningフレームワークGoogleのTensorFlowがデファクトになりつつあります。このような状況でChainerを普及させるシナリオはちゃんと描けているのでしょうか。

 

アウディ、整備内容をビデオメッセージでユーザーに連絡する「Audi Cam」本格導入 - Car Watch 

ディーラーで車の整備内容を聞かされても、内容を理解している人はほぼいないはずです(車が動く原理すら知らない人がほとんど)。でも、「自分の車がちゃんと整備されているか?」は知りたいはずです。あとはクルマ好きの人ならプロのメカニックがどう整備するか興味がある人もいるでしょう。ディーラーシップを高める点では一定の成果は出そうな気がします。

Cuculus(ククラス)という車のメンテナンスと自動車オーナーをマッチングするサービスも始まろうとしています。今のところ、給油や洗車、オイル交換など特別なスキルを必要としない作業を代行でやってもらうことを考えているようですが、将来的には車の整備士を引き込み、メンテナンスを代行することも考えているでしょう。問題は、日本では車のメンテナンスに関しては圧倒的にディーラーが強く、町の整備場に頼む人が少ないことです。今のままだと日本においてはあまり成功しそうなイメージがないのですが。。

 

筑波大学とトヨタ自動車(株)が共同で「未来社会工学開発研究センター」を開設 | トヨタグローバルニュースルーム 

現時点では何をやっていくのかが良く分からないですが、「地域経済・社会の課題解決のためにトヨタは頑張りますよ。なのでみんなクルマ買ってね」ということでしょうか。モビリティサービス(MaaS)を普及させることでより良い社会にできるように頑張るんでしょうね。