TensorFlow Research Cloud のご紹介

この記事は TensorFlow プロダクト マネージャー、Zak Stone による Google Research Blog の記事 "Introducing the TensorFlow Research Cloud" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。

昨今、医療用画像処理やニューラル機械翻訳、ゲーミングを始めとした多くの分野で、機械学習（ML）モデルを使った革新が生まれていますが、そのトレーニングを行う研究者は莫大な計算リソースを必要としています。そこで必要とされる大規模な計算を可能とすることで、より正確性や利便性が向上した新しい ML モデルが生まれると Google では期待しています。

そこで Google では、オープンな機械学習研究のペースを加速させるために、TensorFlow Research Cloud（TFRC）の提供を開始します。これは 1,000 個のクラウド TPUのクラスタで構成されたクラウド環境です。大規模な計算を必要とする、他では行うことのできないさまざまな研究プロジェクトに対して無償で提供されるものです。
TensorFlow Research Cloud を通じて、研究者は次のようなリソースを利用できます。

• トレーニングおよび推論の両方を高速化するまったく新しい Google のクラウド TPU 
• クラウド TPU 1 つあたり最大 180 TFlopsの浮動小数点演算
• クラウド TPU 1 つあたり 64 GB の超高帯域幅メモリ
• TensorFlow プログラミング インターフェース

TensorFlow Research Cloud のへの参加申請のリクエストは、こちらからお申し込みできます。このフォームからは、研究者の皆さまの計算ニーズに関する情報も寄せていただけます。もっともクリエイティブで有望な提案を採用すべく、いただいた申込みは順次審査します。

TensorFlow Research Cloud プログラムの対象は、学術分野に限定されているわけではありません。機械学習の研究には、さまざまな所属、役割、専門性の方々が主要な貢献を行っています。所属する分野を問わず、ぜひ積極的に申請してください。選出された方々には、計算時間で制限されたアクセス権を付与します。複数のプロジェクトで複数回応募しても構いません。


TensorFlow Research Cloud の主な目的は、オープンな機械学習研究コミュニティ全体を進化です。選出された応募者には以下のような成果が期待されます。

• TFRC によるサポートを受けた研究は、査読を受けた発行物、オープンソース コード、ブログ投稿などのオープン メディアで全世界に公表する
• 具体的で建設的なフィードバックを Google に提供し、将来の TFRC プログラムやその基盤となるクラウド TPU プラットフォームの改善に貢献する
• ML が十分に進んだ未来を思い描き、それを見越した新たなタイプの機械学習モデルを開発する

また、研究開発用にクラウド TPU の利用を検討している企業ユーザーに向けて、クラウド TPU Alpha プログラムも合わせて提供します。このプログラムについて詳しく知りたい方は、こちらからお申し込みください。以下のいずれかに興味がある方は、クラウド TPU Alpha プログラムへの参加をおすすめします。

• 独自の ML モデルのトレーニングの高速化。クラウド TPU では、他のハードウェアでは何週間もかかるモデルのトレーニングが、多くのケースで数日や数時間で終わります
• 企業が有する大規模データセットのバッチ処理の高速化。イメージ、動画、オーディオ、非構造化テキスト、構造化データなど
• 今まで以上に大きく複雑な ML モデルを使った本番環境でのライブ リクエスト処理

できる限り多くの研究者に TensorFlow Research Cloudを提供し、機械学習研究の最前線の探求によって新たな発見が生まれることを期待します。最新情報をいち早くご確認いただくため、ぜひ今すぐお申し込みください。


Reviewed by Kaz Sato - Staff Developer Advocate, Google Cloud