MicrosoftとFacebookがAIモデルの相互運用性のためのオープン エコシステムを構築 (Microsoft and Facebook create open ecosystem for AI model interoperability)

Posted: 2017/09/08 カテゴリー: Uncategorized
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Microsoftは、AIをあらゆる人にとって利用しやすく有益なものにすることを、約束しています。我々は、これを促進するために、ディープ ニューラル ネットワーク構築のためのオープン ソースのフレームワークであるMicrosoft Cognitive Toolkitなど、多様なプラットフォームやツールを提供しています。また、我々は、AIコミュニティを支援するという我々の考えを共有している他の組織と、協力しています。

本日、我々は、Facebookと共にOpen Neural Network Exchange (ONNX) フォーマットを発表できて、興奮しています。ONNXは、AIフレームワーク エコシステムにおける相互運用性と革新のための、共有モデル表現を提供します。Microsoft Cognitive Toolkit、Caffe2、PyTorchは、ONNXをサポートする予定です。MicrosoftとFacebookは、オープン ソース プロジェクトとしてONNXを共同開発しました。コミュニティが我々がONNXを発展させるのを助けることを、我々は期待しています。

ONNX表現とは何か?

Microsoft Cognitive Toolkitや他のフレームワークは、開発者がニューラル ネットワークを表現する計算グラフを構築、実行するのを、より簡単にするインターフェイスを提供しています。これらのフレームワークは類似の機能を提供していますが、現在、各フレームワークは、こういったグラフを表現するための独自のフォーマットを持っています。ONNX表現は、次のような主な利点を提供します。

  • フレームワークの相互運用性 – 開発者は、より簡単にフレームワーク間を移行し、目の前のタスクに最適のツールを使うことができます。各フレームワークは、高速な訓練、柔軟なネットワーク アーキテクチャのサポート、モバイル デバイス上での推論などの、特定の特性に最適化されています。研究や開発の間に最も重要な特性が、本番環境へのリリースで最も重要な特性とは異なることは、頻繁にあります。これは、適切なフレームワークを使わないことによる非効率性や、開発者がフレームワーク間でモデルを変換することによる大幅な遅れを引き起こします。ONNX表現を使っているフレームワークはこれを簡素化し、開発者がよりアジャイルになれるようにします。
  • 最適化の共有 – ニューラル ネットワークのパフォーマンスを改善するための最適化を行うハードウェア ベンダーなどが、ONNX表現を対象にすることで、一度に複数のフレームワークに影響を与えることができます。しばしば、最適化を各フレームワークに別々に統合する必要があり、これが時間のかかるプロセスになることがあります。ONNS表現によって、最適化をより多くの開発者に届けるのがより簡単になります。

技術概要

ONNXは、拡張可能な計算グラフ モデルの定義と、組み込み演算子や標準データ型の定義を提供します。我々は、最初は推論 (評価) に必要となる機能に集中します。

各計算データ フロー グラフは、非巡回グラフを形成するノードのリストとして構築されます。ノードは、1つ以上の入力と1つ以上の出力を持ちます。各ノードは、演算子の呼び出しです。また、グラフは、そのグラフの目的、作者などをドキュメントするのに役立つメタデータを持ちます。

演算子はグラフの外部で実装されていますが、一連の組み込み演算子はフレームワーク間で移植可能です。ONNXをサポートする各フレームワークは、適用可能なデータ型に対するこれらの演算子の実装を提供します。

入手可能性

ONNXのコードとドキュメントの初期バージョンは、コミュニティがすぐに関与するための出発点として、GitHub (https://github.com/onnx/onnx) でオープン ソースで今すぐ入手可能です。我々はONNXに活発に取り組んでおり、Microsoft Cognitive Toolkitの次期リリースには、ONNXのサポートが含まれる予定です。また、我々は、Facebookと共に参照実装、サンプル、ツール、モデル動物園に貢献することを計画しています。

ONNX表現は、AIをより利用しやすく有益なものにする、オープン エコシステムの基盤を形成します。開発者は、自分のタスクに適切なフレームワークを選択できます。フレームワーク作成者は、革新的な機能拡張に集中できます。そして、ハードウェア ベンダーは最適化を合理化できます。我々は、この心躍るビジョンを実現するために、コミュニティがONNXをサポートすることを期待しています。


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