AI・機械学習技術部会 第2回ワークショップ

開催趣旨

AIにおける機械学習や深層学習で使用されるデータは、質はもちろん、その量も、分析精度向上のためには重要です。計算性能の向上に伴い、昨今では必然的に学習に用いるデータ量は増加の一歩をたどっており、それに伴う計算量の増加の度合はムーアの法則を超えているとすら言われています。
HPCのプラットフォームをAI機械学習に応用する場合、その潤沢な計算能力によって、手元の機材では取り扱いができないような膨大なデータの扱いを行えることが期待されますが、一方で実際にこのような量のデータをスムーズに受け入れ、AIにおける効率的な演算を実行可能にするには、その手法にも万全を期す必要があります。
このワークショップでは、これらに焦点を当て、業界における最先端の取り組みを、ご講演いただきます。

Pacific Teck Japan発表内容

「次世代AI/機械学習向け高速Storage IOソリューションとS3 cloud Archiveシステム」

Pacific Teck Japan ハワード ワイス・森本賢治

昨今のHPC/AI環境では、GPUをはじめとするアクセラレータにより高速なデータ処理が可能となりました。I/Oのワークロードは多様化・高度化し、ストレージ性能が足りず稼働効率が上がらないという問題が起きています。そのため計算機のすぐそばに超高速ストレージが必須となる一方、膨大なデータ全てをそこに置くことは現実的ではなく、大容量ストレージとのシームレスな連携が鍵となります。今回は弊社が提供する、超高速オールフラッシュ、並列ファイルシステム、オンプレミス・クラウドのS3オブジェクトストレージ等、多彩な階層に適合するストレージプロダクトと、その連携ソリューション、そしてどのようなプロダクトが最適かを見出すための、アプリケーションやシステム上のI/O挙動をジョブ毎に分析できるツール群をご紹介します。