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AI・機械学習技術部会 第2回ワークショップ
「AIワークロードを円滑に実行するためのインフラの実践」

主催 PCクラスタコンソーシアム　AI・機械学習技術部会
日時 2022年3月16日（水）14：30～17：00
開催形式 Zoomによるオンライン会議
参加費 無料（事前登録が必要です）
参加申込締切 2022年3月14日（月）正午 参加申込は締め切りました。

開催趣旨

AIにおける機械学習や深層学習で使用されるデータは、質はもちろん、その量も、分析精度向上のためには重要です。計算性能の向上に伴い、昨今では必然的に学習に用いるデータ量は増加の一歩をたどっており、それに伴う計算量の増加の度合はムーアの法則を超えているとすら言われています。
HPCのプラットフォームをAI機械学習に応用する場合、その潤沢な計算能力によって、手元の機材では取り扱いができないような膨大なデータの扱いを行えることが期待されますが、一方で実際にこのような量のデータをスムーズに受け入れ、AIにおける効率的な演算を実行可能にするには、その手法にも万全を期す必要があります。
このワークショップでは、これらに焦点を当て、業界における最先端の取り組みを、ご講演いただきます。

プログラム

14：30～14：40

開会挨拶

遠藤敏夫（AI・機械学習技術部会 部会長／東京工業大学）
14：40～15：10

講演1

「並列GPUを活用する深層学習事例の紹介と最適化」

杉山大祐（海洋研究開発機構 横浜研究所）

講演概要を開く

地球科学分野へ深層学習の応用が進む中、海洋研究開発機構の新しいスパコン"ES4"においても並列学習が可能なGPUノードが導入されました。本発表では複数GPU活用のヒントや、GPUだけでなくI/Oの最適化の重要性について実例を交えつつ紹介します。
15：10～15：40

講演2

「インテルOptaneのご紹介　～AI編～」

石橋 史康（インテル株式会社）

講演概要を開く

DRAMとSSDの価格と性能のギャップを埋めるべくして誕生したインテル® Optane™ パーシステント・メモリー（PMEM）も誕生して3年経ちます。日々進化し続けるAI分野におけるPMEMのユースケースや事例をご紹介いたします。
15：40～15：50 休憩
15：50～16：20

講演3

「HPCストレージのAI環境への適応とその発展」

井原 修一（株式会社データダイレクト・ネットワークス・ジャパン）

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HPCストレージでは長く業界をリードしているDDN。そのソリューションは高速な大規模ストレージが求められる様々な環境で利用されています。特に高いIO性能が求められる大規模なAI/MLクラスターでは企業、学術システム問わずDDNがスタンダートになりつつあります。なぜDDNがスタンダードなのか。本セッションではDDNが長年培った技術/経験をさらに進化させた、AI/ML環境に最適な新世代ソリューションを解説します。
16：20～16：50

講演4

「次世代AI/機械学習向け高速Storage IOソリューションとS3 cloud Archiveシステム」

ハワード・ワイス、森本賢治（Pacific Teck Japan合同会社）

講演概要を開く

昨今のHPC/AI環境では、GPUをはじめとするアクセラレータにより高速なデータ処理が可能となりました。I/Oのワークロードは多様化・高度化し、ストレージ性能が足りず稼働効率が上がらないという問題が起きています。そのため計算機のすぐそばに超高速ストレージが必須となる一方、膨大なデータ全てをそこに置くことは現実的ではなく、大容量ストレージとのシームレスな連携が鍵となります。今回は弊社が提供する、超高速オールフラッシュ、並列ファイルシステム、オンプレミス・クラウドのS3オブジェクトストレージ等、多彩な階層に適合するストレージプロダクトと、その連携ソリューション、そしてどのようなプロダクトが最適かを見出すための、アプリケーションやシステム上のI/O挙動をジョブ毎に分析できるツール群をご紹介します。
16：50～17：00

閉会挨拶

愛甲 浩史（AI・機械学習技術部会 副部会長／エヌビディア合同会社）