Amazon Web Servicesの推奨ディープラーニングフレームワークMXNetが今日（米国時間1/30）、Apache Incubatorに加わった。このインキュベータに受け入れらることは、オープンソースのプロジェクトがApache Software Foundationの一員になるための第一歩だ。
Apache Software Foundationは、何千人ものデベロッパーによる、世界中のさまざまなオープンソースプロジェクトのメンテナンス努力を支えている。今後はMXNetも、Apche流儀の実績豊富なオープンソース方式を採用し、またApacheのコミュニティにアクセスできる利点も享受していく。
MXNetは、デベロッパーによるディープラーニングモデルの構築を助ける、今や数多いフレームワークの一つで、それらを使えることによってデベロッパーは、ユースケースごとに‘車輪を再発明’することを避けられる。さまざまな機械学習方式の中でもディープラーニングはとくに、大きなデータ集合からパターンを掘り出す処理に向いている。
それらの中でMXNetの差別化要因は、多様な言語に対応していることだ。デベロッパーはC++とPythonという主軸言語のほかに、R, Scala, MATLAB, JavaScriptなども使える。
MXNetのもうひとつの特長が、スケーラビリティだ。昨年Amazonがこのフレームワークの内部的利用と対外的推奨をを決めたとき、画像認識アルゴリズムを動かすGPUの数が多くなると、ほかのフレームワークに比べてスループットが良い（速い）、と言っていた。ただ速いだけでなく、MXNetは‘拡張効率’が良くて、GPUの台数増加率の85%の高いスループット向上が得られる、という。〔例: GPUの台数を2倍（200%）にすると、スループットは1.85倍に向上する。〕
しかしディープラーニングのフレームワークの中でMXNetは、ユーザー数の多さではGoogleのTensorFlowなどの後塵を拝している。AmazonがMXNetを推奨フレームワークにすることを決めたのは、デベロッパーたちの関心を高める意味もある。AWSはMXNetを機械学習コミュニティの人気者に育てるべく、コードとドキュメンテーションで尽力している。今回Apache Software Foundationの一員になったことも、この目標の実現に貢献するだろう。
青: TensorFlow, 黄色: Theano, 赤: MXNet, 緑: DL4J
