AI・機械学習技術部会 第3回ワークショップ
「深層学習の応用事例とデータ処理インフラ」

データサイズが巨大に膨らみがちなログデータ分析の領域においては、データの収集、DBへのインポート、分析クエリの実行に至る一連のプロセスにも、相応の工夫が必要となります。本セッションでは、IoT/M2MログデータをFluentdで収集し、Apache Arrowデータ形式を介してこれをDBにインポートし、さらにPG-StromのGPU-Direct SQLを用いて分析する方法について、その要素技術も含めてご紹介します。

近年の深層学習モデル大規模化の流れを受けて新たなAIアクセラレータが提案されている。今後必要性が高まるAI研究開発者のヘテロジニアスコンピューティングへの対応についてヘルスケア分野におけるAI応用の事例から紹介する。

GPUとストレージデバイス間での直接転送を可能にするGPUDirect Storage (GDS)。本セッションでは、GDSの構成要素やシステム構成、cuIO APIの概要、DALIやcuDF等のGDSを利用する高レベルライブラリ、そして性能改善の実例など、すぐに役立つ情報をお伝えします。

深層ニューラルネットワーク（DNN）が提案され、第三次AIブームとなってから１０年でコンピュータビジョンはどのように変遷してきたか、という流れを外観します。特に、DNNアーキテクチャ、物体検出/セグメンテーション、動画認識、画像生成、基盤モデルなど、最近重要視されている複数のトピックについて触れます。