[サムスン電子「Bixby」の音声認識学習、18倍↑…グーグルクラウドTPUの活用]
サムスン電子「Bixby」の人工知能(AI)音声認識モデルの学習速度がグーグルクラウド基盤の注文型半導体(ASIC)技術で、18倍速くなった。
グーグルクラウドはサムスン電子がBixbyのトランスフォーマー基盤のE2E自動音声認識(ASR)エンジンのAIモデル学習速度を向上させるため、「クラウドTPU」を導入したと21日、明らかにした。 Bixbyは世界1億6000万台以上の機器で、9つの言語でサービスされている知能型音声アシスタントだ。
クラウドTPUはグーグルクラウドがマシンラーニングモデルの実行に最適化したASICをクラウド基盤に提供する商品だ。 サムスン電子はこれを使用し、Bixbyの海外言語サービスを拡張し、急増した音声認識データを迅速に処理するモデル学習プロセスを作った。 従来のモデルが180時間にわたって処理した学習量を10時間で処理し、18倍速い速度を得た。
サムスン電子はクラウドTPUの柔軟なモデルの拡張とグーグルクラウドのAI技術支援で、Bixbyサービスの品質を高めた。 クラウドTPUは単一ポット(Pod)で最大2048つの演算ノードを拡張し、E2E ASRエンジン学習の負荷を分散させる。
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