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PCCC22:日本マイクロソフト株式会社 テーマ2「HPC on Azureのお客様事例」03

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PCCC22:日本マイクロソフト株式会社 テーマ2「HPC on Azureのお客様事例」03

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PCクラスタコンソーシアムの開催する PCCC22(第22回PCクラスタシンポジウム)「HPCシステム技術の最前線」 会員展示として公開中のスライドです。
詳細は下記のWebサイトへお越しください。

▽PCCC22 「HPCシステム技術の最前線」 (2022年12月5日~6日)
https://www.pccluster.org/ja/event/pccc22/

PCクラスタコンソーシアムの開催する PCCC22(第22回PCクラスタシンポジウム)「HPCシステム技術の最前線」 会員展示として公開中のスライドです。
詳細は下記のWebサイトへお越しください。

▽PCCC22 「HPCシステム技術の最前線」 (2022年12月5日~6日)
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PCCC22:日本マイクロソフト株式会社 テーマ2「HPC on Azureのお客様事例」03

  1. 1. 京都大学 大学院情報学研究科 知能情報学専攻 (西野 恒研究室) 「人間らしいしなやかな能力」 を持つ人工知能を作り出すため、多岐にわたる分野の研究 に取り組んでいる京都大学 大学院情報学研究科 知能情報学専攻。その研究成果を含む 基盤技術と基礎理論をより広く知ってもらうため、2019 年 9 月には東京で 「 『人を知る』 人工知能講座」 という公開講座も開催しています。その実習において受講生が使う仮想マ シンとして利用されているのが、GPU を装備した Microsoft Azure VM です。また企画 立案で中心的な役割を果たした西野 恒 研究室では、研究用の仮想マシンとしても Azure VM を採用。膨大な計算処理を集中的に行うリソースとして活用することで、研究スタイ ルを大きく変革しつつあります。 人工知能活用の裾野を広げるため東京で 公開講座を開催 音声認識や画像解析、自然言語処理による自動翻訳など、既にさまざまな形で活用が進んでいる人 工知能。しかし人間の生活を豊かにするために本当の意味で役立つものになるには、人の意図を理 解しながら状況に合わせた判断を行う 「人間らしいしなやかな能力」 を持たなければなりません。こ のような高度かつ知的な情報処理を実現するため、多面的かつ広い視野で研究を進めているのが、 京都大学 大学院情報学研究科 知能情報学専攻です。 その研究エリアは、 言語/音声/ 画像といった 「知 能メディア」 、認知計算や集合知システムといった 「認知システム」 、さらには脳情報学や心理情報学 といった 「脳認知科学」 に至るまで、実に多岐にわたっています。 これらの最先端の研究成果を含む基盤技術と基礎理論をより広く知ってもらうため、2019 年 9 月か ら始まっているのが 「 『人を知る』人工知能講座」 です。これは京都大学大学院情報学研究科と、京 都大学 100% 出資のコンサルティング会社 「京大オリジナル株式会社」 とが共同で主催するものであり、 2019 年度は JR 東京駅前にある新丸の内ビルを会場に、2020 年 1 月までかけて 5 つのセッションを 実施しました (当初は 3 月までの 7 セッションでしたが、新型コロナの影響により 2 月および 3 月開 催分が中止となりました)。各セッションは 9 時半 〜 18 時 × 4 日間。合計 20 日間を費やし、講義 と演習から構成されます。また 2020 年度は開催形態をオンライン形式に変更して 9 月から開催され ており、これまでに延べ 150 名が受講しています。 その企画立案で中心的な役割を果たしているのが、コンピューター ビジョンを研究テーマとする西野 恒 教授の研究室です。ここで准教授を務める延原 章平 氏は、企画趣旨を次のように語ります。 「最近は他分野の研究室との共同研究が増えるなど、人工知能研究の裾野が急速に拡大しています。 しかしその成果をビジネスや社会課題に適用していくには、大学の研究室の枠を超えた裾野の広がり が求められます。京都大学が東京でこのような講座を開講したのも、企業などで活動する方々にご参 お客様 京都大学 大学院情報学研究科 知能情報学専攻 (西野 恒研究室) 製品とサービス Azure Virtual Machines 業界 高等教育 組織の規模 小規模 (従業員数 1 〜 49 人) 国 Japan 2020年12月掲載 京都大学 人工知能公開講座の演習用マシンとし て GPU を 搭載した Azure VM を活用、研究用とし ても採用 し研究スタイルを変革
  2. 2. 京都大学 大学院情報学研究科 知能情報学専攻 (西野 恒研究室) 加いただくためです。社内の課題解決に人工 知能を活用したいと考えているにも関わらず、 そのための専門部隊や人材がいないような企業 に、ぜひ人工知能の最新動向と、それを活用 するための基礎を学んでいただきたいと考えた のです」 。 この講座で最初に行われたのが、西野研究室 による 「画像メディア」に関するセッションで す。コンピューター ビジョンの動向から、画像 特徴量や多重パーセプトロン、深層表情認識、 視線推定、2 次元姿勢の推定、ジェスチャー 認識、人を知るデジタル サイネージなど、合計 9 コマ (1 コマ 1 時間半) の 講義が行われました。また同じ日程内で、合計 11 コマの演習も実施。受 講者は各自自分のノート PC を持ち込み、クラウド上の環境にアクセスしな がら、深層学習フレームワークや学習済みモデルを利用した演習を進めて いきました。 演習で使用するマシンとし て GPU を 搭載した Azure VM を活用 この演習のための仮想マシンとして利用されているのが、Azure VM です。 仮想マシンのモデルとしては、GPU を搭載しオンデマンドでの使用に対し て割引価格が適用される 「NC6 Promo」 を採用。受講生全員に個別イン スタンスを割り当てています。Azure 採用の理由を、延原 氏は次のように 説明します。 「人工知能の演習を行うには GPU が搭載されたコンピューターの利用が不 可欠ですが、それを受講者が持ち込む PC に要求するのは現実的ではあり ません。また一時的な利用になるため、そのためだけにサーバーを調達す るのも不経済です。そこで考えたのが、クラウド サービスが提供する仮想 マシンを利用することでした。これなら時間課金でのスポット利用が行い やすく、必要に応じてインスタンスを増やすことも容易だからです。当初は 他社のクラウド サービスも検討しましたが、Azure には大学にとって使い やすい契約方法が用意されていたこともあり、これを利用することにしまし た」 。 演習環境の構築準備に入ったのは 2019 年 5 月。1 インスタンスの仮想マ シン上で環境を整備したうえで、そのクローンを次々と作成していくことで、 受講者数分の環境を用意していきました。クラウド上の仮想マシンで GPU を使うのはこれが初めてでしたが、癖のない素直な環境で使いやすく、ド キュメントも揃っていたため、使い始めて 1 〜 2 日で使いこなせるように なったと振り返ります。 準備段階では NC6 Promo が米リージョンのみの提供だったため、データ 転送に時間がかかるのではないかとの危惧もありました。しかしこれも杞 憂に終わります。 コンピューター ビジョンの演習では容量の大きい画像デー タを数多く使用しますが、転送速度が遅いと感じたことはまったくなかっ たと言います。 「まるでローカル サーバーにアクセスしているかのように、きわめて短い待 ち時間で利用できました。受講者の皆さんも、自分が操作しているのが ネットワークの向こ う側にある仮想マシンであるとは、意識していなかった はずです。今回の公開講座ではコンピューター ビジョンを含め合計 5 セッ ションで NC6 Promo を使用しましたが、 受講者による評価も概ねポジティ ブなものでした」 。 西野研究室ではこれと並行して、 研究用としても Azure VM の利用に着手。 2019 年 6 月には 「NC6s V3」 の本格的な利用を開始しています。 研究用とし ても Azure VM を採用、 膨大な計算を集中的に行うことが 可能に 「それまでは “クラウドで GPU 搭載の仮想マシンを使うとコストがかかる” という意識を持っており、研究用のマシンはすべて物理 PC を研究室内に 設置していました」 と延原 氏。その数は合計 30 台に上り、学生が自由に OS を導入して環境を構築しているのだと説明します。 「しかし実際に NC6 Promo を使用してみると、 思った以上に手軽に使うことができ、 ハードウェ アの維持管理の負担も軽くなることがわかりました。もちろん定常的に使 うマシンは購入して手元に置いておいた方がトータル コストは安くなります が、論文の締め切り前に集中して使うのであれば、クラウド サービスを併 用するのが賢い選択だと考えるようになりました」 。 既に西野研究室では、2019 年 6 月に 3 日間の集中的な NC6s V3 利用を 実施。その後も論文提出前の 2019 年 10 月、2020 年 3 月に、これと同 様の形での利用を行っています。 「このような短期間での集中利用が可能なのは、準備作業に時間がかか らないからです。Azure にはデータ サイエンスに適した Data Science Virtual Machines (DSVM) が用意されており、これをカスタマイズするだ けで必要な環境が整います。OS のインストールから始める場合には半日 程度かかる準備作業が、DSVM では 1 時間程度で完了します」 (延原 氏)。 膨大な計算を集中的に行える仮想マシンを手に入れたことは、研究内容に も影響を及ぼしています。これまでは十分な計算時間が確保できずに諦め ていた実験が、 Azure の VM の計算能力を活用することで、 実施可能になっ たからです。 “ Azure VM は思った以上に手軽に使う ことができ、ハードウェアの維持管理 の負担も軽くなります。論文の締め切り 前に集中し て使うのであれば、このよう なサービスを併用するのが賢い選択で す” ̶延原 章平氏:知能情報学専攻 准教授 博士 (情報学) 京都大学 大学院情報学研究科 京都大学 大学院情報学研究科 知能情報学専攻 准教授 博士 (情報学) 延原 章平氏
  3. 3. 京都大学 大学院情報学研究科 知能情報学専攻 (西野 恒研究室) 「深層学習の研究は理詰めだけで進められるものではなく、実際にコン ピューターで計算を行わなければ、正しい結果には辿り着けません。たと えば今回作成した論文では、2 次元の写真からその 3 次元形状を推定す る人工知能について、4 種類のパラメーターを 5 〜 6 通りに変化させなが ら、合計約 1,000 パターンの計算を行っています。これを 16 インスタンス の Azure VM で実行することで、1 日で計算が完了しました。研究室内の PC だけで行っていたら 30 日はかかってしまい、論文締切には間に合わな かったはずです」 。 より大規模な並列化によって計算時間を短縮できれば、 これまでは難しかっ た 「しらみ潰し型」 の検証も可能になります。これによって、従来であれば ブラック ボックスとして扱わなければならなかった深層学習の内部を、外 側から見た振る舞いで推測することも、 可能になるのではないかと言います。 「この半年間で研究スタイルは大きく変化しました。現在の人工知能分野 は、多数のアイディアが次々に提案されその多くが消えていくという段階で すが、Azure VM を集中的に利用することで見込みのあるアルゴリズムを 大規模に試すことができます。またクレジット カード以外の決済方法が 使えるため、大学の研究室で導入が容易なことも大きなメリットです。今 後はこのスタイルが 1 つのスタンダードになっていくのではないでしょうか。 他の研究室にもぜひお勧めしたいと考えています」 。 今回の論文作成における Azure VM の利用イメージ。複数の GPU 搭載仮想マシンを同時に動か すことで、複数パラメーターの結果を短時間で求めることが可能になりました。 研究室内の PC と Azure VM との使い分けイメージ。定常的に必要となる計算処理は研究室内の PC を使用し、論文締め切り前などで集中的に計算処理を行いたいときには、Azure VM を複数イ ンスタンスで使用しています。今後はこのような研究スタイルがスタンダードになると、延原 氏は 語ります。 VM (GPU) VM (GPU) VM (GPU) Microsoft Azure VM (GPU) VM (GPU) VM (GPU) 定常的な計算は研究室内の PC を利用 論文締切 論文締切 必 要 な 計 算 量 膨大な計算を集中的に行う 際には Azure VM を追加
  4. 4. 京都大学 大学院情報学研究科 知能情報学専攻 (西野 恒研究室) お客様事例についてのお問い合わせ 本お客様事例は、インターネット上でも参照できます。https://customers.microsoft.com/ja-jp/ 本お客様事例に記載された情報は制作当時 (2020 年 12 月) のものであり、閲覧される時点では、変更されている可能性があることをご了承ください。 本お客様事例は情報提供のみを目的としています。Microsoft は、明示的または暗示的を問わず、本書にいかなる保証も与えるものではありません。 製品に関するお問い合わせは次のインフォメーションをご利用ください。 ■インターネット ホームページ https://www.microsoft.com/ja-jp/ ■マイクロソフト カスタマー インフォメーションセンター 0120-41-6755 (9:00 〜 17:30 土日祝日、弊社指定休業日を除く) ※電話番号のおかけ間違いにご注意ください。 *その他記載されている、会社名、製品名、ロゴ等は、各社の登録商標または商標です。 *製品の仕様は、予告なく変更することがあります。予めご了承ください。 〒108-0075 東京都港区港南 2-16-3 品川グランドセントラルタワー SE https://customers.microsoft.com/ja-jp/

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