導入事例

Introduction Case
NVIDIA DGX Stationが現場の課題を解決する切り札に
中京大学 工学部 機械システム工学科 様

中京大学の橋本学教授は、大学教授とエンジニアという2つの目線でさまざまな現場の課題にアプローチし、ディープラーニングを活用してその解決を目指している。
GPUコンピューティングによるディープラーニングを加速させ、課題解決の強い味方となってくれるのが「NVIDIA DGX Station」だ。

「学術とスポーツの真剣味の殿堂たれ」をム（COI）」の「ヒューマンデザイン」グループ

建学の精神として掲げる中京大学は、多くにも参画するほか、中部大学・三菱電機とのオリンピック代表選手を輩出していることの合同チームで参戦した知能ロボット競技でも知られる総合大学。1954年に設立さ大会「第3回アマゾン・ロボティクス・チャレれた中京短期大学が前身となり、1956年

ンジ」では、物を棚に補充する「Stow task」に商学部を有する単科大学として開学した種目で世界3位に入賞するなど、ロボティ経緯から、スポーツ科学部の知名度とともクス分野へのディープラーニングの応用でに、充実した文系学部・学科を有しているのいくつもの目覚ましい成果をあげている。

が特色だ。これに加えて、近年では理系分「私の研究室では、『現場の課題にサイエにコンピュータに触れていただけでなく、先野にも注力しており、1990年の情報科学ンスで応える』をモットーに研究を進めてい進的な教授の元で画像処理について研究。

中京大学の外観部設置を皮切りに、情報理工学部への改組ます。これは私がメーカー出身ということもメーカーに就職してからも画像処理の研究を経て2013年に工学部を設立。世界的なあり、さまざまな現場の課題を企業側の努を続けてきたほか、物流に関連した3Dセンメーカーが集積する中部地域において、IT力だけで解決するのではなく、サイエンス（＝シングにも携わるようになったそうだ。
「画とものづくりの融合にも柔軟に対応できる科学）の光を当てなおして解決すべきだと考像処理は30年以上研究していますが、世人材の育成を進めている。

えているからです」（橋本教授）の中のニーズがいよいよ追いついてきたかな

工学部の学部長を務める工学部 機械シ

これに加えて橋本教授は、ディープラーと。これは本当に運がいいと感じています」

ステム工学科の橋本学教授は、「3次元セニングの研究のみに限定するのではなく、と笑みをこぼす一方で、「この流れはこれかンシング」「画像センシング」「ヒューマンセン

ディープラーニングとは直接関係のない部分らも続くと思いますが、今後を担う学生のシング」という3つの領域を中心に、ディーにまで筋を通して手掛けたいと考えている。

数は決して多いとはいえません。人材育成

プラーニングを活用した実利的な新技術や例えば、物流や流通の分野であれば「ロボッが追い付いていないと実感しています」と、革新的な仕組みなどを研究。現在は国立研トの制御なども含めた末端までやりきる」と現状の課題も思わず口にする。

究開発法人新エネルギー・産業技術総合開いうスタンスだ。これも、メーカー出身だか発機構（NEDO）と連携する人工知能関係のらこそ湧き上がる信念といえるだろう。

たディープラーニングを手がけるようになっ研究プロジェクト「次世代人工知能・ロボッ「これは個人的なスタンスというわけでもたのは2015年頃から。当初は10万円前ト中核技術開発」（人工知能分野）や、国立ありません。これからの研究・開発では、各後の市販のGPUからスタートし、段階的に研究開発法人 科学技術振興機構（JST）によ分野の人々が遠くから手を握り合うだけでより高性能なGPUへとステップアップしてる「センター・オブ・イノベーションプログラは不十分で、お互いがそれぞれの領域へ踏いった。

み込んでいくことも必要だと感じています。

「ちょうどそのころからNEDOやCOIのプ

そう感じるのは、私が大学教授でありながロジェクトがスタートし、アマゾン・ロボティら、エンジニアとしての気持ちがまだ90％

クス・チャレンジにも参加するようになりぐらい残っているからでしょう」（橋本教授）ました。そうなると当然、いままで以上にGPU占有率を上げればさらなる成果も期待できる

中京大学 工学部 機械システム工学科 教授 橋本学氏

2008年に大学に籍を移し、GPUを使っGPUに対する欲求や要望が出てきます。そのためリソースが完全に足りなくなってしまい、研究室では学生がGPUを取り合うほどディープラーニングの最前線を走る橋本の状況になってしまいました」（橋本教授）

教授は、大学生だった1980年代からすでこの状況を打破するため、2018年1月

末にNVIDIA DGX Stationを研究室に導入。

「私の研究室では、マシンのセットアップさらに、2018年3月には2台目も導入し、は大学院生に任せています。今回、GDEP万全の体制を整えた。
「研究のスピードや質、アドバンスさんにはNVIDIA DGX Stationへ

バリエーションは、GPUの性能によって飛Dockerをはじめとするソフトウェアやツール躍的に変わります。それだけに、GPUのパなどをひと通りインストールしてもらい、すワーはあればあるほどうれしいですよ」と、ぐに利用できる状態で納入していただきまし橋本教授は目を輝かせる。

た。おかげで、大学院生でも問題なく初期NVIDIA DGX Stationを導入してまだ日設定を終えることができ、すぐにテスト実験は浅いものの、従来と比較して「3〜4倍のをスタートさせることができました。また、成果は出ています」と橋本教授は実感を語分からないことがあれば気兼ねなく質問できる。これまでは1〜2日で終了できないようるという点でも安心です」（橋本教授）なタスクは制限してきたが、NVIDIA DGX

さらに橋本教授は、ディープラーニング

Stationを利用すれば、従来で1週間かかるに対するイメージにも気を配る。というのと思われたタスクの処理も不可能ではない。

も、研究の前段階であるマシンの導入やセッ研究のスピード感が上がるのはもちろんのこティングで苦労してしまうと、「学生がディーと、より複雑なタスクにも対応可能となるプラーニング自体にネガティブな印象を持っため、研究の幅がさらに広がることは間違てしまう」と考えるからだ。その点、今回のいない。

導入は「とても簡単でスムーズでした。非常「現状でもNVIDIA DGX Stationの性能にに感謝しています」と太鼓判を押す。

これまで使っていたマシンとともに、Tesla V100を4基搭載するNVIDIA DGX Stationが2台並ぶ

オムロンや中部大学のMPRG（機械知覚ロボティクスグループ）と共同で参加した「WRSフューチャーコンビニ
エンスストアチャレンジ」では、陳列・廃棄タスク部門で100点（満点）を獲得して第1位となったは満足しています。ただ、チューニングをディープラーニングの研究は現在も世界の動きの違い（＝匠の技の秘訣）をデータ化施してGPUの占有率はさらに上げれば、もっ中で進められており、数年後には「その本質することが可能になる。
将来的には、そのデーと成果は上げられるはずです。どこまででが解明されるのはないか」との予測があるほタをロボットに組み込む構想もあるそうだ。

きるかは未知数ですが、もしかしたら従来か、「もう次のステージの研究に進むべきで「ロボットへの組み込みは当分先の話です

比の10倍も不可能ではないのかもしれませはないか」との見方も一部では出てきているが、その前段階として、この解析データをん。画像認識やディープラーニングはGPUという。これに対して橋本教授は、ディー効率的な技術指導に役立てることも可能での処理性能がある意味すべてですから、そプラーニングの性能は「まだまだ底上げできしょう。NVIDIA DGX Stationでこれらの研こは飽くなき探求として突き詰めていきたいる」と見ており、物体認識技術に加え、ヒュー究を加速させ、ディープラーニングのさらなと思っています」（橋本教授）

マンセンシングの領域には、とくに力を入る活用と発展を進めていきます」（橋本教授）

学生でもスムーズに設定完了
サポート次第で印象も変わるれていきたい考えだ。
例えば、顔の表情からその人の心理を読み取り、それを教育現場に活用する研究など

NVIDIA DGX Stationの性能とともに、橋がすでにスタートしている。また、少子高齢

本教授が感心したのはGDEPアドバンス社化から伝統技術が失われつつある現状に注目の手厚いサポート体制だ。そもそも、ディーし、熟練の職人が持つ匠の技を保存するプロプラーニングの研究ではさまざまなソフトジェクトも2014年前から手掛けている。

ウェアやツール、ライブラリーなどを利用す「手法としては、音楽家の演奏を楽譜にるため、それらを必要に応じて自分たちで書き起こすイメージと同じです。カメラやセマシンにインストールし、エラーなく動作すンサーを使って職人の作業工程や動きを読るようにセットアップしなければならない。

み取り、それを自動的に記号の列へと変換

しかし、これらの作業には人手や時間が必するやり方を取り入れています。この技術要で、とくにエラーが出なくても数日かかるはほぼ成功しており、現在は次の段階としことは少なくない。これに加えて、この作てそのデータを大量に集め、ビッグデータ業を担当する人材にはそれなりの知識や技解析を進めているところです」（橋本教授）

術も不可欠となる。

この解析が進めば、熟練の職人と初心者

中京大学の使用モデル

NVIDIA DGX Station

最 新GPU「TESLA V100」×4基 や第2世 代 のNVLink、新しいTensorコアアーキテクチャを搭載し、混合精度演算性能は500TeraFLOPSに達する個人向けスーパーコンピュータ。デスク下に収まる省スペースサイズで、水冷システムによる静粛性や優れた低消費電力性能も兼ね備える。

GDEP 日本GPUコンピューティングパートナーシップ
株式会社GDEPアドバンス

GDEPソリューションズ株式会社

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