Apple Silicon、この新プロジェクトでAIトレーニング速度を大幅に向上

Apple Silicon 上のニューラルネットワークの処理速度を向上させる新しいプロジェクトは、大規模なデータセットのトレーニングを最大 10 倍高速化できる可能性があります。

機械学習プロジェクトを作成する際の課題の一つは、大規模なデータセットでモデルを学習させることです。これは、データ処理に膨大な計算能力を必要としますが、ここでの改善は学習の高速化につながり、ひいてはモデルの改善につながる可能性があります。

博士課程の学生であるトリスタン・ビロット、フランチェスコ・ファリーナ、そしてMLXチームによる新しいプロジェクト、mlx-graphsは、Apple Silicon上でグラフニューラルネットワーク（GNN）をより効率的に実行できるようにするためのライブラリです。GNNは、ノードやエッジの予測やグラフベースのタスクの実行に使用され、特にコンピュータービジョンにおいて有用です。

MLXをベースにしたmlx-graphsプロジェクトは、Apple Silicon専用のグラフニューラルネットワークライブラリとしてリリースされました。このプロジェクトは、この分野の研究者にとって、大幅なパフォーマンス向上を実現することを目指しています。

ビロット氏によると、このライブラリの初期ベンチマークでは、大規模なグラフデータセットのトレーニングにおいて、PyTorch GeometricやDGLといったフレームワークの最大10倍の速度で実行できるという。これは、MシリーズチップのGPU上で直接実行されるGNN計算を並列化するために設計された専用カーネルを使用することで実現されている。

AppleのMlxグラフの取り組みはまだ初期段階にある

このプロジェクトはまだ初期段階にあり、開発開始からわずか数週間ですが、ビロット氏は「まだ大きな貢献の余地が十分にある」と認めています。これは、今後の開発によってさらなる速度向上が見込めることを示唆しているのかもしれません。

mlx-graphsライブラリはGitHubからダウンロードしてインストールできます。Bilot氏は、他のユーザーがこのライブラリを探索・テストし、フィードバックを提供し、プルリクエストを通じて実装を提出できるように招待しています。

このプロジェクトは、コンテンツの作成とユーザーへの情報提供を大きく変革できる分野である機械学習と生成 AI への関心の高まりの一環です。

Appleの場合、社内の研究者が画像をアニメーション化するための生成AIツールを開発しました。さらに、他のプロジェクトではXcodeツールにおけるAIの活用をテストしています。

AppleのCEOティム・クック氏も、2024年後半にユーザーに展開予定のAI機能に注がれる多大な努力について語った。