セミナー情報
【第62回AIセミナー】「ABCI グランドチャレンジ 成果報告会」
終了しました。
AI橋渡しクラウド(AI Bridging Cloud Infrastructure、ABCI) は、国立研究開発法人 産業技術総合研究所が構築・運用する、世界最大規模の人工知能処理向け計算インフラストラクチャです。2018年8月に本格運用を開始し、2021年5月には最新のGPUノード等を追加して「ABCI 2.0」にアップグレードを行っています。
ABCIの狙いは、合算で851.5ペタフロップス(半精度)という膨大なAI処理能力を研究者や開発者に提供することにより、我が国のAI/ビッグデータ処理の進歩を加速することです。産総研では、ABCIの莫大な演算能力によりはじめて可能になる人工知能分野の最重要課題や人工知能やビッグデータを活用した社会的重要課題への挑戦を支援するため、「ABCIグランドチャレンジ」プログラムを実施しています。本プログラムは、ABCIがもつ最大計算ノード数、計算ノード(A)においては120ノード(960GPU)、計算ノード(V)においては1,088ノード(4,352GPU)を最大24時間、1研究グループでの占有利用ができる公募型チャレンジプログラムです。
本セミナーでは、ABCIグランドチャレンジ2021の第3回とABCIグランドチャレンジ2022の第1回と第2回の参加者を講師としてお招きして、各チームでのチャレンジの内容や成果、今後の取り組みについてご紹介いただきます。
※ 3番目の Aleksandr Drozdさんは、英語でのご講演です。通訳はありません。
名称 | 【第62回AIセミナー】「ABCI グランドチャレンジ 成果報告会」 |
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日時 | 2023年1月20日(金) 15:00 - 16:45 |
受付時間 | 接続可能時間:14:50 - 16:45 |
場所 | Zoomウェビナーによるオンライン開催 ※お申し込み後に自動配信されるメールにて参加URLをご案内いたします。 |
定員 | 500 |
参加費用 | 無料 |
連絡先 | 人工知能セミナー窓口 |
注意事項 ・定員になり次第締切ります。・産総研は、お送りいただいた情報をセミナー運営以外の目的には使用しません。 ・講演の録画やアップロードはご遠慮ください。 |

プログラム
15:00 - 15:10 | ABCI グランドチャレンジ 2021 & 2022 概要 谷村 勇輔(産業技術総合研究所) |
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15:10 - 15:30 | 大規模日本語BERT(~6.7Bパラメーター)の構築及びBERTベース(110Mパラメーター)への蒸留 中町 礼文(LINE株式会社 ソフトウェアエンジニア) |
概要 その後、小規模のリソースでも稼働できるBERT base (110Mパラメーター) やDistillBERT base (66Mパラメーター) に蒸留し、スクラッチから訓練したBERT baseと比較する。 |
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略歴
2021年3月: 大阪大学大学院情報科学研究科 博士前期課程修了 2021年4月-現在: LINE株式会社入社 日本語の汎用言語モデルの構築や評価に関する研究開発に従事。 |
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15:30 - 15:50 | TikTok2Vec: Training Large Video Recognition Models with Freely Available Labels. Aleksandr Drozd (RIKEN CCS Research Scientist) |
概要 |
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略歴
Aleksandr Drozd is a research scientist at RIKEN Center for Computational Science. He got his PhD in computer science from the Tokyo Institute for Technology in 2014. His research interests are at the intersection of AI and High Performance Computing. |
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15:50 - 16:10 | cuQuantum マルチノードステートベクトルシミュレーション 森野 慎也(NVIDIA 合同会社 プリンシパルソフトウエアエンジニア) |
概要 本講演では、マルチノード実行における設計方針、シミュレーションの実行性能、および、数値型が異なる場合の、シミュレーション結果の精度について、議論する。 |
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略歴
2013年より、NVIDIAに入社。ソリューションアーキテクトとして、CUDAの開発サポートや技術トレーニング、および、DGX製品の技術担当として、導入支援、設置業務に従事。 2016年より、量子コンピューティングコミュニティのメンバーとして、量子コンピューティングに関するシミュレーションの開発を開始。2019年より、NVIDIA AI Technical Centerにて、ステートベクトルシミュレーターの研究開発を行う。2021年のcuQuantum SDKより、cuStateVecの開発に従事。2022年2月に、CUDA Math libraries teamに異動。現在、ステートベクトルシミュレーター開発のリードエンジニアを勤める。 講演資料
PDF: 1,854KB |
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16:10 - 16:40 | ABCI全系を用いた億単位の人工画像の事前学習 横田 理央(東京工業大学 学術国際情報センター 准教授) |
概要 |
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略歴
2003年3月 慶應義塾大学理工学部 卒業 2005年3月 慶應義塾大学大学院理工学研究科 修士課程 修了 2009年3月 慶應義塾大学大学院理工学研究科 博士課程 単位取得退学 2009年7月 慶應義塾大学大学院理工学研究科 博士(工学) 取得 2009年3月―2010年8月 ブリストル大学数学科 ポスドク研究員 2010年9月―2011年8月 ボストン大学機械工学科 ポスドク研究員 2011年9月―2015年3月 アブドゥラ国王科学技術大学 常勤研究員 2015年4月 東京工業大学 学術国際情報センター 准教授 |
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16:40 - 16:45 | クロージング |