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[事例ニュース]

Preferred Networks、ディープラーニング用に4.7PFLOPSのスーパーコンピュータを構築

2017年9月20日(水)日川 佳三（IT Leaders編集部）

IoT分野を中心にディープラーニング（深層学習）を応用した事業を研究開発しているPreferred Networks（PFN）は2017年9月20日、自動運転技術やがん診断をはじめとするディープラーニングの研究開発に用いるスーパーコンピュータシステムを2017年9月から稼働させたと発表した。

　今回PFNは、PFNが開発した分散深層学習フレームワーク「ChainerMN」を活用するための、大規模なマルチノードの深層学習用研究開発基盤を構築した。ChainerMNを複数のGPU搭載サーバーで分散処理させることで、ディープラーニングを高速に利用できるようになる。

図1●Preferred Networksが構築したスーパーコンピュータシステムの概要（出所：Preferred Networks、NTTコミュニケーションズ、NTTPCコミュニケーションズ）図1●Preferred Networksが構築したスーパーコンピュータシステムの概要（出所：Preferred Networks、NTTコミュニケーションズ、NTTPCコミュニケーションズ）
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　GPUのプラットフォームには、NTTコミュニケーションズ（NTT Com）とNTTPCコミュニケーションズ（NTTPC）が提供しているサービスを利用した。GPUは、米NVIDIAの「Tesla P100」を1024個使う。理論上のピーク性能は合計で4.7PFLOPS（毎秒4700兆回の浮動小数点演算）になり、民間企業のプライベートな計算環境としては国内最大級という。

　PFNは、今回構築したスーパーコンピュータを活用し、オープンソースの深層学習フレームワークであるChainerの高速化を進める。さらに、大量の計算資源を必要とする交通システム、製造業、バイオヘルスケア分野での研究開発をより一層加速させる。

　今後は、米NVIDIAの次世代GPU「Volta」ベースの「Tesla V100」の導入も検討している。

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深層学習 / GPU / スーパーコンピュータ / Preferred Networks

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