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Eine antike Harfe, griechisch Nabla, dient als Namensgeber für den Nabla-Oberator, der in der Tensoranalysis genutzt wird.
Eine antike Harfe, griechisch Nabla, dient als Namensgeber für den Nabla-Oberator, der in der Tensoranalysis genutzt wird. (Bild: Artur Rydzewski, flickr.com/CC-BY-SA 2.0)

NNabla: Sony gibt Deep-Learning-Bibliothek frei

Eine antike Harfe, griechisch Nabla, dient als Namensgeber für den Nabla-Oberator, der in der Tensoranalysis genutzt wird.
Eine antike Harfe, griechisch Nabla, dient als Namensgeber für den Nabla-Oberator, der in der Tensoranalysis genutzt wird. (Bild: Artur Rydzewski, flickr.com/CC-BY-SA 2.0)

Nach Unternehmen wie Google, Facebook und Microsoft gibt nun auch Sony seine intern genutzte Bibliothek für Deep-Learning frei. Das Projekt NNabla nutzt eine Kombination aus C++ und Python und läuft auf Windows und Linux.

Der Sony-Konzern hat seine eigene Bibliothek für neurale Netzwerke, NNabla genannt, als Open Source auf der Plattform Github veröffentlicht. Laut der Ankündigung im Blog des Projektes helfe NNabla bei der Forschung, Entwicklung und dem produktiven Einsatz des sogenannten Deep-Learning, eines speziellen Teilbereichs des maschinellen Lernens. Laufen soll NNabla laut Sony "überall", das umfasse Desktop-PC, HPC-Cluster, Embedded-Geräte und Produktiv-Server.

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Intern arbeite das zuständige Entwickler-Team von Sony bereits seit 2010 an derartigen Techniken. Der nun verfügbare Code sei die dritte Generation dieser Arbeiten an dem von Sony intern genutzten Deep-Learning-Framework. NNabla bietet darüber hinaus augenscheinlich ähnliche Funktionen, wie diese auch von anderen, ebenfalls von großen IT-Unternehmen unterstützten Projekten in diesem Bereich geboten werden.

So ist der Kern von NNabla in modernem C++-Code verfasst. Darauf kann aber auch über ein Python-API zugegriffen werden. Unterstützt wird außerdem die Verwendung von Nvidias CUDA-Framework, so dass die entsprechenden Deep-Learning-Modelle mit Hilfe der Verwendung von Grafikkarten beschleunigt werden können.

Das Projekt lasse sich zudem plattformübergreifend einsetzen. Getestet worden sei NNabla unter Linux mit Ubuntu 16.04 LTS sowie unter Windows 8 und 10. Der C++-Code lasse sich ebenso auf Embedded-Geräten einsetzen. Ähnliche Details bieten auch die Frameworks CNTK von Microsoft, Tensorflow von Google oder auch Caffe2 von Facebook. Der Code von NNabla steht unter der Apache-2-Lizenz zum Download bereit. Eine ausführliche Beschreibung für das Projekt steht in der Dokumentation zur Verfügung.


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