MLSE夏合宿2021 企画セッション KS3: 本当に使われている素敵な機械学習システム最前線 〜エッジからスパコンまで〜

本セッションはオンラインで一般公開いたします。MLSE夏合宿2021に参加登録されていない方も無料でご参加頂けます。お気軽にご参加ください。

MLSE夏合宿2021本体の参加登録をされている方は、こちらのフォームで別途の申込は必要ありません。夏合宿のDiscordの企画セッションKS3に掲載されるZoom URLよりご参加ください。

• Zoomにて配信します。トラブル回避のため、最新版をインストールするようにしてください。
• 質疑応答にはZoomのチャット機能を利用します。

概要

機械学習に基づく高度なアプリケーションの実現には、優れたハードウェアおよびソフトウェアによる計算機システムが必要不可欠である。その実態は、クラウドやスパコンといった大規模・高性能システムから、エッジAIと呼ばれる低消費電力・小型なシステムまで様々である。実際に利活用されている「素敵な」機械学習システムは、計算速度や消費電力、価格といったわかりやすい指標だけではなく、使いやすさなどの人間が深く関わる側面においても優れている。本セッションでは、機械学習サービス・アプリケーションを支えている、エッジAI向けの軽量なシステムから大規模・高並列システムまでの幅広い、実際に使われている素敵な機械学習システムの最新動向を紹介する。

プログラム

• 15:00-15:05 オープニング
• 15:05-15:55 [招待講演1] 中村晃一様（Idein株式会社）: "大規模エッジAIシステムの構築・実運用における様々な課題: Actcast事例での紹介"
• 15:55-16:45 [招待講演2] 佐藤賢斗様（理化学研究所 計算科学研究センター）: "スーパーコンピュータ「富岳」 - 世界最速級機械学習システム -"
• 16:45-16:50 休憩
• 16:50-17:40 [招待講演3] 浜地慎一郎様（株式会社Preferred Networks）: "PFNで開発している深層学習コンパイラスタックについて"
• 17:40-17:45 クロージング

（講演40分、質疑応答10分）

招待講演1: 大規模エッジAIシステムの構築・実運用における様々な課題: Actcast事例での紹介

• 講演者: 中村晃一様（Idein株式会社）
• 概要: 多数のデバイスからなるエッジAIシステムを構築し実運用に持っていくのは、IoTの難しさに機械学習特有の難しさも加わって非常に難易度が高い。リソースの限られたIoTデバイスで重たい計算をしなければならないという計算機の課題、機械学習モデルの開発・運用の為のデータ収集・精度検証・精度モニタリング・ドメインシフトへの対応といった機械学習に関わる課題、非プロフェッショナルがシステムを扱えるようにする必要性や個人情報保護法など法規制への対応など、様々な課題に対処していく必要がある。本セッションでは、当社で提供しているActcastというエッジAIプラットフォームの小売店舗、工場など様々な現場での具体的な利用事例を通して、どのような課題にぶつかりどのような対処をしたのか、今後どのような取り組みが必要なのか紹介する。

招待講演2: スーパーコンピュータ「富岳」 - 世界最速級機械学習システム -

• 講演者: 佐藤賢斗様（理化学研究所 計算科学研究センター）
• 概要: 富岳のハードウェア性能を引き出し、AIアプリケーションを効率よく実行するためには、深層学習フレームワークの富岳/A64FXへの移植および最適化が不可欠である。理研と富士通はこれまで共同で富岳上の深層学習フレームワークの移植および最適化を行ってきた。本講演では、富岳における深層学習フレームワークの開発状況やMLPerf HPC ベンチマークでの評価結果について紹介する。

招待講演3: PFNで開発している深層学習コンパイラスタックについて

• 講演者: 浜地慎一郎様（株式会社Preferred Networks）
• 概要: TBA

幹事

MLSEシステム基礎WG

• 高前田伸也（東京大学）
• 福田圭祐（Preferred Networks）

リンク

• 機械学習工学研究会 (MLSE)
• MLSE夏合宿2021