IoT Technology先行情報! 11月15日から開催! – DevWire (2017/10/30)


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Index
Hot Topics
IoT の秋。IoT Technology 展で今年もマイクロソフトはがんばっちゃいます!
Azure IoT お得情報!
【基調講演 ライブ配信決定! 】 Microsoft Tech Summit 2017
DevWire のバック ナンバーをご紹介
Windows Embedded/IoT 販売代理店 耳より情報
Column
FPGA を用いたクラウドベースの深層学習に特化したアプリケーション エンジン
ほっとひと息
個人的に IoT プロジェクトを始動します!
Hot Topics
IoT の秋。IoT Technology 展で今年もマイクロソフトはがんばっちゃいます!
秋と言えば、紅葉、読書、食欲、芸術・・・。DevWire の読者の方が連想するのは、やっぱり「IoT Technology 展」ですよね!? 11 月 15日から 3 日間、今年もマイクロソフトは、メインとおりに大きなブースを出展します。ブース テーマは Intelligent Cloud、Intelligent Edge。「なに、それ? 」と思った方も思わない方もぜひブースへお越しください。でも、少しだけ前情報を公開しちゃいます。

Intelligent Cloud だからできること
「マイクロソフトのクラウドだから、サポートするデバイスは Windows ベースだけでしょ? 」これは、よくお客様から聞かれる質問です。Windows は生産性、信頼性、接続性を兼ね備えた IoT デバイスには理想的な OS ですが、実際にお客様の導入されている機器は他の OS のものも多くあります。マイクロソフトのクラウド「Microsoft Azure」は、マルチデバイスをサポートするから、お手持ちの機器/デバイスをすぐに接続することができます。また、そのデバイスから獲得したデータは、Azure に送られ AI/Cognitive、機械学習、Deep Learning・・・さまざまな分析機能を活用してインテリジェンスに変換することが可能です。こういった高度なシステム構築を安価でかつ工数をかけずに実現できるのです。マイクロソフトがこの分野でどのくらい進んだテクノロジーを持っているのか、それは今年の基調講演で聞くことができます。
11 月 16 日 (木) 14:30 ~ 16:00 アネックスホール [F203 + F204]「Deep Learning により変わるソリューション開発と応用」にぜひ、ご登録ください。

11 月 16 日 (木) 14:30 ~ 16:00 アネックスホール [F203 + F204]「Deep Learning により変わるソリューション開発と応用」
IoT における Intelligent Edge は、やっぱりこれ
今年の IoT Technology 展には、「組込み AI 活用」、「スマートセンシング」、「IoT 無線技術」、「セーフティとセキュリティ」4 つのゾーンがあるのをご存知ですか? マイクロソフトが特に注目しているゾーンは、「組込み AI 活用」で、Embedded/IoT デバイス側での AI を活用した技術・サービスの集中展示エリアだそうです。
マイクロソフトは 5 月に開催された同社のイベント「Build 2017」で AI をエッジで実行してしまう「Azure IoT Edge」を発表いたしました。「マイクロソフトはクラウドを売りたい会社なのだからエッジで AI しちゃったら儲からないのでは? 」と思った方、実は私も同じ疑問を持ちました。
マイクロソフトは常に「ひと」を中心としたソリューションの提供を心がけています。たとえば AI にしても、「人に代わる AI」ではなく、「人を支える AI」を目指しています。そう考えると、お客様が必要としているエッジ ソリューションの提供は必然であったのだと思います。こう言ってしまうとかっこいい会社ですが、IoT Edge は Azure IoT Hub との双方向通信が可能ですので、しっかりとクラウドも使ってもらう用意はできています。要はエッジでやるべきものはエッジで。クラウドの方がよいものはクラウドで。マイクロソフトの IoT は、ハイブリッドな IoT ソリューションをお客様のニーズに合わせて構築できるということで、他のクラウド ベンダーの IoT とはちょっと違うのです。
「どこまでエッジでどこからクラウドでやればいいの? 」そんな疑問を持った方に最適なセミナーをご紹介させてください。11 月 15 日 (水) 15:00 ~ 15:45 アネックスホール [F201] の組込み AI 活用トラックで、「エッジとクラウドの最強コンビネーションによる正しい AI の在り方」というセッションがありますのでまずは登録を!
11 月 15 日 (水) 15:00 ~ 15:45 アネックスホール [F201] の組込み AI 活用トラックで、「エッジとクラウドの最強コンビネーションによる正しい AI の在り方」
そのほか、11 月 16 日 (木) 10:00 ~ 11:30 には、IoT テクニカル セッション内で「AI サービスの利用・開発と IoT に組込む実践方法」と題して会議センター[ 304 ]でマイクロソフトの有名エバンジェリストが講演を行います。
11 月 16 日 (木) 10:00 ~ 11:30 には、IoT テクニカル セッション内で「AI サービスの利用・開発と IoT に組込む実践方法」
このように講演だけでも盛りだくさん! 講演を全部聞く時間がない方はぜひ、ブースに足を運んでください。ブース内は、マイクロソフトとパートナーがさまざまな IoT ソリューションを展示するだけでなくミニハンズオンラボコーナーでは、IoT 開発を気軽に体験することができます。今、話題のコグニティブやチャット ボットを始めとする IoT に関連する開発をマイクロソフトのエンジニアのサポートで体験してみましょう!
Azure IoT お得情報!
8 月号で Raspberry Pi Web Simulator について書かせていただきました。なかなか好評だったようで、IoT を気軽に触って楽しんでいただけた方もいらっしゃるのではないでしょうか? Azure 利用していただき IoT を試されたことのあるお客様と会話をさせていただく機会があるのですが、よくお耳にするご意見として、無料アカウントの有効期限が 30 日と短いというのがございます。この記事を読まれている読者の方からも「そうそう」と頷いている方もいらっしゃるのかもしれませんね? みなさまに、賢く、Azure を長く楽しむ方法として、1年間ただで使ってみる方法があることをご存じでしょうか? 無料で使用できる製品については、FAQ のサイトがございます、使用する条件などについての詳しい情報は、下記のリンクをご参照ください。
https://azure.microsoft.com/ja-jp/free/free-account-faq/
たとえば、こういったサービスがございます。Windows Server や Linux のオペレーション システムをインストールした仮想マシンが 1年間タダ、128GB の管理ディスク (SSD) が 1年間タダ、SSD の BLOB ストレージや File ストレージ (5GB) が 1年間タダ、250GB の SQL Data Base が 1年間タダ、時代の最先端をいくデータベースこと Cosmos DB が5GB が 1年間タダ、そのほか、Azure App Service が無料で使えたり、IoT Hub の無料インスタンスを使ってみたり、Azure Functions や API App が毎月タダで使用できる量があったり、Power BI のデスクトップ版がタダでインストールできたり、ソフトウェア開発の効率化と管理の効率化のために、Azure Team Service を試されてみるなど、その他にも、たくさんのことをタダで使うことができます。さて、私は何回タダと書きましたでしょう? これら無料でお試しできる製品を組み合わせると、長い期間にわたって、いろいろな実験ができると思いませんか? アカウントを既にお持ちのかたも、まだアカウントを作成されていない方も、ぜひぜひ、Azure 上で IoT をトライしてみてください。

引き続き、もう一件、最近の話題についてお話します。
Ignite で、マシンラーニングワークベンチが発表されました。Windows と Mac に対応しているようです。
(Windows 用インストーラ) https://aka.ms/azureml-wb-msi
(MacOS 用インストーラ) https://aka.ms/azureml-wb-dmg
新しくリリースされたマシンラーニングワークベンチを使用すると、機械学習のモデルの開発とデプロイメントを統合的に管理することができるようになります。ローカル マシンで実行したり、グラフィックス アクセラレータを活用して処理の高速化を可能にしたり、Spark やコンテナといったクラスタ環境で実行させたり、そして大切なことに、IoT デバイスへのデプロイメントが視野に入っています。

上の図をみていただくと、Docker コンテナを活用し、さまざまな環境にデプロイできるしくみになっているのが理解できると思います。最近話題になっている、エッジ コンピューティングという言葉がありますが、今回発表したマシンラーニングワークベンチで開発した機械学習のモデルを、将来 Azure IoT Edge にデプロイさせて実行させることが可能になっていきます。もしくは、グラフィックス アクセラレータを活用できる DSVM (Data Science Virtual Machine) にデプロイして、IoT Edge からファンクション コールによって機械学習機能の実行を Azure の仮想マシンにオフロードさせることも可能になるでしょう。
Azure IoT Edge が実現しようとしているイメージ
上の図は、Azure IoT Edge が実現しようとしているイメージです。機械学習以外にもストリーミングアナリティクスや、A.I.といったさまざまな機能を組み合わせることによって、より高度な (インテリジェントな) 制御が、クラウドと連携しながらエッジ側で処理できるようになっていきます。新しく発表されて内容が、これからどういう風になるのか、ますます目が離せなくなっています。それでは、またお会いしましょう。
【基調講演 ライブ配信決定! 】 Microsoft Tech Summit 2017
「Microsoft Tech Summit 2017」
インフラ エンジニア、アーキテクト、IT 戦略にかかわる皆様のための技術カンファレンス「Microsoft Tech Summit 2017」が 11/8 から 11/9 までの 2 日間に渡って開催されます。日本マイクロソフト 代表取締役社長 平野拓也による基調講演『変化のとき、進化のとき IT イノベーションがもたらす価値』のライブ配信が決定しました。ぜひライブ配信をお見逃しなく!
基調講演 ライブ配信日時: 11/8 (水) 9:00 ~ 11:00 (予定)
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Column
FPGA を用いたクラウドベースの深層学習に特化したアプリケーション エンジン今岡工学事務所 代表 今岡 通博
DevWire のコラムでは FPGA にかかわる話題をとりあげていますが、8 月 22 日 Microsoft (Microsoft Research) は開発コードネーム Brainwave を Hot Chip というシンポジウムで発表しました。これは FPGA を用いたクラウドベースの深層学習に特化したアプリケーション エンジンです。今回のコラムではこの発表で用いられたスライドや同日発表された Microsoft Research Blog を参考に解説します。
この時の発表の概要はインターネット上で「マイクロソフト みんなの AI ブログ」などでも日本語に翻訳されて紹介もされております。
Brainwave の大まかなあらましはこちらを参考にしてください。
https://blogs.technet.microsoft.com/jpai/2017/08/29/microsoft-unveils-project-brainwave-for-real-time-ai/

この数回のコラムでは AI におけるハードウエアプラットフォームの現状となぜその中でマイクロソフトが FPGA を選択したかについて少し私なりの考えを述べさせて頂きたいと思います。今回はマイクロソフトを含む主要 IT ベンダーは AI (深層学習) のプラットフォームを CPU 以外のハードウエアに求めるのか、また CPU 以外の選択肢について解説します。

上の図はンポジウムで用いられたスライドの一部です。深層学習のためのハードウエアプラットフォームを柔軟性と効果 (パフォーマンス) の軸に対して配置した図です。
https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/microsoft-unveils-project-brainwave/

■ CPU
一番左に CPU がありますが、もっとも柔軟性に富むハードウエアプラットフォームです。データを処理する上で従来のアプリケーションを実行するハードウエアプラットフォームとしては最も一般的でした。しかしムーアの法則の鈍化や発熱の問題でさまざまな限界に直面しています。もっとも重大な問題のひとつとしてある特定の時間にひとつしか命令を実行できない点にあります。特に深層学習のアプリケーションの場合、並列に実行できる計算が多分に発生します。これらの要求に応えるためにマルチコアの CPU も存在しますが、これらの要求を劇的に改善するには至りませんでした。

■ GPU
そこでこれらを効率的に処理できる次の選択肢が GPU です。GPU は数十個あるいは百数十個の計算コアをもつハードウエアプラットフォームです。CPU に比べ理論上は計算コアの数だけパフォーマンスを改善することが可能となります。しかしこれらの計算コアは必ずしも深層学習の実行に最適な命令セットだけとは限りません。深層学習にとって不要なハードウエアリソースも含まれています。そのため、シリコンに対するコストや消費電力の面で必ずしも最適はハードウエアプラットフォームではありません。

■ FPGA
これは今までこのコラムでも特徴やメリットについてはお話してきましたが、CPU や GPU では不可能であったよりフレキシブルにハードウエアをアプリケーションに最適化することが可能なプラットフォームです。次に登場する Hard DPU (DNN Processing Unit) に対して Soft DPU と称されることもあります。

■ Hard DPU
Soft DPU が FPGA という回路を書き換え可能なデバイスを用いたのに対して、Hard DPU はコアになる回路をハードウエア化したプラットフォームです。

■ ASIC
ASIC は application specific integrated circuit の略で日本語では特定用途向け集積回路と呼ばれます。これはたとえば DNN の処理を完全にハードウエア化しワン チップ (複数のチップ構成になるかもしれませんが) のデバイスにしたイメージです。最も DNN を効率的に実行することは可能ですが、開発にも回路の変さらにも莫大な費用が伴います。

今回はスライドに登場したハードウエアプラットフォームをひととおり解説しました。どれも一長一短あるわけですが、マイクロソフトが FPGA (Soft DPU) を選択した理由について次回以降お話しできればと思います。

ほっとひと息
「個人的に IoT プロジェクトを始動します!」 DevWire 編集部 加藤大輔
ひょんなことから、子猫 2 匹をうちに迎えることになりました。まだ 4 か月と 5 か月でかわいい盛りです。
早く帰って愛でたい気持ちでいっぱいです。とはいえまだ子猫なので、家中を走り回ったり、高いところに登ったりしていると思っていたら、アッという間に寝てしまうので、膝の上で甘えることはめったにないです。秋も深まって、だんだん寒くなってくると膝の上に来ると信じています!
でも家を空けている時間が長いので、少し心配なのは室温と湿度です。空調と加湿器をつけておけば安心ではありますが、室温と湿度を計測できないかな。と思った瞬間に気づきました。ありますよね。温度・湿度を Azure IoT にあげて、Power BI で可視化すれば現時点だけじゃなくて過去の記録を見られますね。

ということで、我が家の IoT プロジェクトを始動することにします。リビングの温度・湿度から始めます。追々、計測する場所を増やしたり、計測する項目を増やしたりしていこうと思っています。

皆さんに、とりあえず IoT を始めましょう! と言っているにもかかわらず、自らは IoT システムを構築することは考えておりませんでした。。。お恥ずかしい限りです・・・。

 
Windows Embedded DevWire に関するお問い合わせはこちら:
kkoedadmin@microsoft.com

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