【2022】ディープラーニングに活躍するクラウドサービスは?主なサービスと活用のポイント

  • このエントリーをはてなブックマークに追加
ディープラーニング向けクラウドサービス

インターネットを経由して多様なサービスにアクセスできるクラウド技術は、今や多くの領域で活躍しています。最先端の技術開発の現場も例外ではなく、クラウドサービスは人工知能の開発にも大いに役立っています。

中でも、高度な技術力とリソースが求められるディープラーニングの運用において、コストパフォーマンスに優れるクラウドサービスのメリットは、研究開発の負担を削減する上では今後不可欠になる技術として注目されています。

今回は、クラウドサービスがディープラーニング開発の現場でどのようなメリットを発揮するのかについて詳しく解説します。

ディープラーニングとは

ディープラーニングとは

ディープラーニングは、日本では「深層学習」という名前でも知られている、最新の人工知能開発手法の一つです。「深く学ぶ」という名前の通り、ディープラーニングは一つのデータを何段階にも分けて要素を抽出し、データ内に潜む特徴を独自に捉えることで、高度な意思決定能力を養わせる方法です。

ディープラーニング登場以前、人工知能の開発のためには人間がAIに対してあらかじめ答えを提示しながらデータやその区別の方法を伝える必要がありました。そのため、AIの学習スピードや精度には限界があり、人間の能力を大きく超越するような技術を身につけることもできなかったのです。

しかし、ディープラーニングが登場したことで、AIは自らデータから答えを導き、人の手を借りなくとも優れた精度で解答を出力できるようになりました。人間から技術を教えてもらう必要がなくなったことで、ときとして人間の能力を超えるAIも登場するなど、ディープラーニングはAIの飛躍に大きく貢献している技術です。

機械学習との違い

ディープラーニングは、ときとして「機械学習」と比較して紹介されることもありますが、結論からお伝えすると、ディープラーニングも機械学習の一種であるため、二つを別個のものとして扱うことはできません。

ただ、ディープラーニングは従来の機械学習とは異なり、「教師あり学習」だけでなく「教師なし学習」も可能になった点で新しい技術といえます。

教師あり学習は、上述の通りAIの開発者がAIの教師となって答えをあらかじめ提示し、正解のデータとハズレのデータを比較させながら学習を行う古典的な手法です。

一方の教師なし学習は、ただ大量のデータを与えておけば自動でAIが学習を進め、いつの間にか高度な判断能力を身につけているという手法です。

後者の教師なし学習は、ディープラーニングの技術が実用化して初めてまともに運用が可能となった手法です。ディープラーニングが高く評価されているのは、教師なし学習を自由に応用できるよう促したことに他なりません。

ディープラーニングの運用における課題

ディープラーニングの運用における課題

高度なAI開発を可能にしたディープラーニングですが、一方で運用にあたっては課題も山積しています。

いずれの課題も個人や小規模な組織で運用する上では大きな障壁となるため、まともなディープラーニング開発ができるのは、資本力と人員に余裕のある大企業や、研究機関に限定されています。どのような課題があるのか確認しておきましょう。

学習データ量が膨大である

ディープラーニングには通常の「教師あり学習」と比べ、莫大な量のデータを確保する必要があります。ディープラーニングはデータから自発的に特徴を抽出できることが強みですが、特徴を特徴として認識するためには、相応のサンプルデータが求められるためです。

従来の「教師あり学習」の場合、あらかじめ人間が正誤判定を行った上、データにそのことをタグづけしてAIに読み込ませるため、最低限必要となるデータは比較的少なく済みます。もちろん、人間が判断する以上の正誤判定能力を養うことは難しくなるものの、基本的な判断能力を手軽に養うのであれば、従来の教師あり学習の方にアドバンテージがあります。

ディープラーニングによって「教師なし学習」を実行するのは、そんな従来型の学習アプローチでは解決できない問題をクリアするためです。

たとえば、無数の人間の顔を瞬時に識別したり、車を自動で運転できるような判断能力を身につけさせたり、ゼロから美しい絵を描かせたりするといったタスクです。これらの課題をこなすためには、「教師あり学習」では限界があり、膨大なデータを読み込ませ「教師なし学習」によって技術を養う必要があります。

高スペックなGPUが必要になる

膨大なデータを読み込む必要があるということは、それだけ高度なスペックのGPUも必要になるということです。ミドルクラスのGPUでもディープラーニングは実行可能ですが、その場合小さなタスクにしか適用することができず、不完全な学習モデルしか所要時間ないで開発することはできません。

そのため、ハイスペックなGPUの設置は不可欠となりますが、ハイスペックなGPUは非常に効果で、お試し感覚で購入することは非常に難しいのが現状です。設備投資にお金がかかるという点も、ディープラーニング開発を遠ざけてしまう要因となっています。

開発環境の維持管理コストが高い

ディープラーニングは2010年代から世界中に普及しつつあるAI開発技術ですが、依然としてその運用ハードルは比較的高く、開発環境を維持するためのコストを安く抑えることは難しいのが現状です。

まず、ディープラーニングを実行するために多くのデータを集めなければならず、データを収集するのにも多額の費用がかかります。自社でデータ収集の仕組みを有しているのであれば多少は軽減できますが、多くの場合専門の企業などからデータセットを購入し、学習に応用しなければなりません。

また、ディープラーニングの実践には、専門のスキルを持ったAI人材を確保しなければならないことも難点です。AIを扱えるようなIT人材は、近年の需要増加に伴い採用が困難になりつつあります。大企業を中心に多くの給与を約束する組織が増えているため、引き抜きを防ぐためには多額の人件費を想定しなければなりません。

もちろん、ディープラーニング運用に耐えうるマシン環境の整備も必要なので、ゼロからディープラーニングができる環境を整備するのには多額のお金がかかります。

成果が出るまで時間がかかる

ディープラーニングは、短期間で実践できるのであれば初期費用の高さも大きな問題にはなりませんが、いずれのプロジェクトに多くの時間を必要とします。そのため、採算が合うようになるまでには資金力と時間的な余裕が必要です。

どれくらいのスピードで実践できるかということも、導入するGPUの性能や開発者の技術力に大きく依拠するので、優秀なマシンと人材を揃えられる組織でなければ短期間で成果を上げることは難しいでしょう。

クラウドサービスの仕組み

上述したディープラーニング運用における課題は、いずれも自社で人やマシンをすべて揃える場合の話です。これらのデメリットを少しでも軽減するために役立つとして、注目されているのがクラウドサービスです。

クラウドサービスは、そもそもネット上で各種サービスを提供し、インターネット経由でユーザーがサービスを利用する仕組みを指します。従来のサービス利用のアプローチは、直接ユーザーがマシンやソフトを購入して、ローカルネットワークやオフラインで運用するというものが一般的でした。いずれのサービスも買い切り型で提供され、どれだけの運用年数が発生するにせよ、初めに多額の購入費用を用意する必要があったのです。

一方で、クラウドサービスは、サービス提供者がオンラインでサービスを利用する形態となっています。ユーザーが直接マシンやソフトを購入する必要はなく、利用目的に応じたライセンスをサービス提供者と契約し、契約内容に準じたサービス利用ができます。

オンライン環境につながってさえいれば、ユーザーは手元のマシンや就労環境に左右されることなく高度なサービスを受けられるため、従来のオンプレミスに比べてはるかに利便性が高いサービスとして広く受け入れられています。

クラウドをディープラーニングに適用するメリット

クラウドをディープラーニングに適用するメリット

クラウドサービスの導入は、ディープラーニングの運用において次のようなメリットを提供します。

初期費用を安く抑えられる

クラウドサービスは「買い切り型」ではなく「サブスクリプション」での利用が一般的であるため、初期費用を大幅に抑えられます。マシンやソフトを一括購入する必要はなく、毎月利用した分だけ、あるいはプランに応じて従量課金や定額制でサービスを利用可能です。

せっかく購入したマシンを持て余したり、環境整備のために初期費用を圧迫しキャッシュフローを悪化させたりする心配を解消できます。

最新の環境を利用できる

クラウド経由で提供されるサービスは、常にサービス提供者が自動でアップデートを行うため、価格は据え置きで最新の環境を利用できます。グレードの違いやアップデート内容によって、多少の価格変動はあり得るものの、大幅に追加費用を払うことなく最新の環境を利用できるのは、非常に嬉しい利点です。

オンプレミスの場合、耐用年数を過ぎれば自分で買い替えなければならなかったため、この点もコストパフォーマンスに大きく貢献します。

迅速に導入できる

クラウド経由でサービスを利用する場合、ライセンスを購入すればすぐに導入できることもメリットの一つです。

オンプレミスの場合、たとえばディープラーニング用のGPUを購入したとなると、GPUが手元に届くまでの時間、そしてGPUをマシンでセットアップするまでの時間がかかるため、すぐに環境をアップグレードすることはできません。

クラウドの場合、ネット環境があればすぐに最新のサービスを利用開始できるため、時間的な負担を必要としない点が強みです。

ディープラーニングに活躍する主なクラウドサービス

ディープラーニングに活躍する主なクラウドサービス

続いて、ディープラーニングに活躍する主なクラウドサービスも確認しておきましょう。

Deep Learning on AWS

世界最大級のクラウドサービスを提供するAWSは、ディープラーニング専用のパッケージをクラウドで提供しています。負荷の大きな行列演算も、AWSが提供するリソースを活用し、高速・高精度で処理を行えます。

リソースのスケーラビリティにも優れており、突然多くのリソースが必要なった場合はすぐにプランを変更し、新たなリソースを確保できます。逆に、リソースが必要なくなった場合にもプランを変更し、元のリソース量に減らし、余計なコストを削減できます。

Microsoft Azure Machine Learning

Microsoftが提供するAzure Machine Learningは、ディープラーニングを含め機械学習全般に必要なパッケージを提供するサービスです。学習モデルのトレーニングとデプロイといった、日々のルーティン業務を効率化できるツールが搭載されており、複数人でのコラボレーションであっても共同編集ノート機能を活用し、お互いに進捗管理をリアルタイムで行いながら開発を進められます。

開発者に向けてユーザーインターフェースも最適化され、ストレスフリーで開発に勤しめるサービスに仕上がっています。

Google Cloud

Googleが提供するクラウドサービス「Google Cloud」は、ディープラーニングに特化したパッケージである「Deep Learning VM Image」を有しています。TensorFlow や PyTorch といった、最先端の開発現場で採用されているフレームワークに最適化されているので、容易に最先端の環境を整備できるのが特徴です。

開発に必要なすべてのライブラリやドライバもインストール済みであるため、迅速にディープラーニング開発を進めたい人におすすめのサービスといえます。

クラウドGPUのM:CPPが持つ強み

クラウドGPUのM:CPPが持つ強み

ディープラーニングに役立つクラウドサービスには多様な製品が並びますが、中でも注目したいのがクラウドGPUです。特に、当社モルゲンロットが提供する「M:CPP」が提供するクラウドGPUサービスは、他のクラウドGPUよりも優れた利点を有しているため、長所を最大限活用することで、高い効果を発揮できます。

MCPP

大手クラウドサービスよりも運用コストが小さい

M:CPPのクラウドサービスは、他の大手クラウドよりも安価な価格設定となっています。運用コストは最大で大手の1/2程度に抑えることができ、これまでクラウドを利用してきたが、思ったほどコスト面の恩恵を受けられなかったという方にとっても嬉しいサービスです。

専有サーバー導入で安定したパフォーマンスを発揮できる

M:CPPはコスト面に優れるだけでなく、GPUサーバーの品質にもこだわっています。各ユーザーはそれぞれ専有サーバーを利用できるため、共同でサーバーを利用することによる干渉、いわゆるノイジーネイバーの問題が発生する心配はありません。

最新のAMD製GPUを利用できる

専有サーバーなので安定したパフォーマンスが期待できることはもちろん、採用しているサーバーはAMD製の最新GPUで構成されています。そのため、基本的なスペックで他のクラウドサービスに劣ってしまう心配もなく、業務の高速化を検討している方にもおすすめできるサービスです。

まとめ

クラウドサービスがディープラーニングにおいてどのようなメリットを発揮するのかについて解説しました。

業務へのクラウド導入は主にコストパフォーマンスの面で大きな期待ができるため、コストがかさんでディープラーニング運用に踏み切れなかった方におすすめです。クラウドサービスを導入して最新の環境をすぐ利用できることもメリットで、面倒な環境構築の負担も回避できます。

GPUリソースの不足に悩む方は、クラウドGPUの利用もおすすめです。大手クラウドよりもお得にGPUを活用したい場合には、M:CPPのクラウドGPUをぜひご検討ください。

  • このエントリーをはてなブックマークに追加