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2017年8月 2日 (水)

GPUで加速された、データベースは、どのように、先進のコンピューティングを支援しているか? (1) '17.08.02

【GPUで加速された、データベースは、どのように、先進のコンピューティングを支援しているか? (1)】 '17.08.02

 グラフィクス処理ユニット(GPU)で加速された、データベースは、どのように、先進のコンピューティングを支援しているか? 2017年7月27日

 By Chris Preimesberger、eWEEK

 AI技術は、グラフィクス処理ユニット(GPU)のおかげで、研究室の成果を、実際の世界に適用できるようにする。

Eweek81
 グラフィクス処理ユニット(GPU)で加速された、データベースは、どのように、先進のコンピューティングを支援しているか?

 人工知能(AI)は、この10年間に、異なった形態で、存在しているが、真に、新たな時代を迎え、研究室から出て、代表的な技術ベンダにより、実際の世界に展開されている。

 例えば、Amazonは、購入する商品の推奨に、Facebookは、自動的な顔の認証に、Netflixは、映画の推奨に、AI技術を使用している。

 これらのAI技術には、より大きなパワーと、優れた性能を持つ、コンピュータが必要になる。

 グラフィクス処理ユニット(GPU)で加速された、データベースは、AIのような、データ集約的なアプリを実行するために必要になる、大きなパワーを提供し、先進的なコンピューティングを支援する。

 eWEEKは、KineticaのCEO、Amit Vij氏からの、トピックで、いくつかの専門家の業界データを紹介する。

1.AI技術は、顧客経験、オペレーショナルな効率、売上の改善に必要とされる。

 AI技術は、さまざまな業界が、自分たちのゲームをステップ・アップするのを支援する。

Eweek82
 AI技術は、ショッパーに対し、より完全な顧客経験を提供するのを支援したり、オンライン小売業者に対する、購買の推奨を可能にしたりする。

 また、AI技術は、銀行における、さまざまな取引の、意思決定のリスクを低減させたり、生命科学において、医薬品の安全な開発を加速させたり、流通会社に、よりスマートな計画を提供したりする。

2.ビジネスにおける、AI技術の展開は、容易ではないが、誰も止めるべきではない。

 AIモデルを展開するには、長くて、複雑な道のりがあるだろう。

Eweek83
 データ科学者は、典型的に、高価で、複雑で、特殊化された、ツールやハードウェアに頼っている。

 データ科学者は、自分たちのモデルを構築し、訓練するために、頻繁に、大量のデータを、これらの特殊化された環境に、複製する必要がある。

 AIモデルが、研究室において、機能していれば、ビジネス・ユーザに、その機能性を、利用できるようにすることは困難である。

 最終的に、AIモデルを、開発し、展開し、管理するための、適切なスキルを、人々を見つけて、訓練し、維持することは難しい。

   (続く)

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