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HPCとAIをつなぐGPUクラウド
- 1. © 2017 HPC Systems Inc. 1
HPCシステムズ株式会社 HPC事業部 技術グループ
渡邊 啓正
2017年 6月13日 (火)
HPCとAIをつなぐGPUクラウド
- 2. AIに取り組み始めている業界
• 自動運転
• Materials Informatics
• 自動車用部品・材料開発
• CAE
• 流体のパラメータ最適化
• オートメッシュ など
• 創薬
• 画像処理
• 生産工場のAI化
• 半導体工場
• スマートファクトリ
• ロボットの感情エンジン
© 2017 HPC Systems Inc. 2
自動運転
がん検診工場の不良原因推定
- 4. Deep Learning をやってみよう
© 2017 HPC Systems Inc. 4
先人達の資料:
https://www.slideshare.net/KotaYamaguchi1/caffe-71288204
http://paiza.hatenablog.com/entry/2016/06/29/初心者でも今
すぐ機械学習・ディープラーニング
- 7. 7© 2017 HPC Systems Inc.
大規模なDL計算、
DLを活用したコンピューティング
お客様の研究・開発ご業務:
そこに・・・HPC
- 9. CPUとGPU
CPU (Xeon E5-2699 v4) GPU (Tesla P100 NVLink) GPU/CPU
演算装置の特性 スカラー計算を
高い頻度で実行
ベクトル計算を
大量に実行
プログラミング方式 普通、無制限 CUDA、OpenACC等
必要な演算並列度 数十~数百 数千~数万
定格動作周波数 2.20 [GHz] 1.328 [GHz] x 0.6
コア数・CUDAコア数 22 3,584 x 162.9
半精度性能 N/A 21.2 [TFLOPS]
単精度性能 1.27 [TFLOPS] 10.6 [TFLOPS] x 8.37
倍精度性能 0.63 [TFLOPS] 5.3 [TFLOPS] x 8.36
消費電力 145 [W] 300 [W] x 2.07
単精度性能/W 8.74 [GFLOPS/W] 35.3 [GFLOPS/W] x 4.04
メモリ帯域 76.8 [GB/s] 732 [GB/s] x 9.53
© 2017 HPC Systems Inc. 9
- 10. DL性能測定結果 CPU vs. GPU
0
100
200
300
400
500
600
images/sec Caffe AlexNet学習性能
E5-2687W v3 (2CPU, Intel-build) Tesla K80 (2GPU, Caffe-nv)
x 3.6
© 2017 HPC Systems Inc. 10
- 15. 15© 2017 HPC Systems Inc.
HPCがAIから受ける恩恵
大規模なAI・DL計算
賢 く させる
- 16. 16© 2017 HPC Systems Inc.
AI創薬の取組み
• 機械学習ソフトウェアや分子科学ソフトウェアの
システム設計・構築
• 化合物の合成予測システムの研究開発
(反応経路計算×機械学習)
• MDシミュレーションによるスクリーニングシステムの
研究開発(分子科学×機械学習)
化合物ライブラリ
リガンドベース
スクリーニング
ドッキングシミュレーション
MDシミュレーション
(神戸リサーチコンプレックス、ライフインテリジェンスコンソーシアム LINC)
- 17. HPC+GPUクラウド がフィット
GPUが多いほど高速に
データセンターで効率よく冷却
HPC技術で高性能&使いやすく
© 2017 HPC Systems Inc. 17
化合物ライブラリ
リガンドベース
スクリーニング
ドッキングシミュレーション
MDシミュレーション
AI創薬
• GPU対応した科学技術計算で
学習用データを大量に作りたい
• GPU対応のDLフレームワークで
高速に機械学習させたい
Editor's Notes
- ほら見て、AIは実際に流行っているし、やらなきゃ遅れるよ
- 導入:身近なネタから、弊社が得意な分野までの道筋
1人ではじめられるAI(DL)、身近になってきた
すばやく知識にアクセスできるネットの強さ
- 1Peta FLOP takes 100 seconds by 10TFLOPS machine.
1Exa FLOP takes 100000 seconds(1.15day) by 10TFLOPS machine.
- われわれの捉え方と、やってきたことを含めて、今後のみなさんのあり方を提言します