導入事例

Introduction Case
高性能なNVIDIA DGX-1が画像認識の発展を支える
中部大学 工学部 情報工学科 様

中部大学の山下隆義准教授は、自動運転技術にも利用されている画像認識のスペシャリストだ。
GPUコンピューティングが必要不可欠な存在となっている画像認識の分野において、「NVIDIA DGX-1」
は山下准教授の研究を強力にサポートしている。

中部大学は、愛知県春日井市のキャンパ

また、ディープラーニングを活用した手スに文理7つの学部が集結する私立の総合法において、大きなポイントとなったのが大学。1964年に開校した中部工業大学が「GPUによる高速化」だ。そもそも、それま前身となることから、中心となる工学部はでの画像認識の研究でGPUを利用する人は8つの学科を有し、2018年4月には新たにほとんどいなかったのだが、この手法によっ宇宙航空理工学科が誕生する予定だ。て「GPUを使えば処理を高速化できる」こと

工学部 情報工学科の山下隆義准教授は、が判明。これにより、画像認識の分野でも画像処理やパターン認識を専門分野としてGPUはなくてはならない存在となり、山下

おり、物体検出や物体追跡、ジェスチャー准教授もGPUコンピューティングを手掛け認識などの研究を進めている。同大学に所るようになったという経緯がある。

用する研究だ。そもそも、ロボットを動か中部大学の外観

属するまでは一般企業に勤めており、画像「GPUがあるとないとでは、その処理速す場合には、人間の目に相当する機能が必認識のソフトウェア開発に従事。最近のデ度は雲泥の差です。体感的には10倍程度要となる。そこで、画像処理によってさまジタルカメラやスマートフォンでは標準機能違うイメージだったでしょうか。そういったざまな情報を読み取り、その役割を担おうとして搭載されている撮影時の顔検出機能意味でも、研究のスピード感は圧倒的に速というわけだ。例えば、写っている商品をを手掛けていた。

くなりました」（山下准教授）認識したり、物を取る際の位置情報を検出「画像認識やコンピュータービジョンの研究は、企業にいる頃からずっと続けていました。そんななか、画像認識の分野に対象の特徴を捉える計算にGPUの高い処理能力を活用したりするほか、その物の取り方を判定するときなどにも活用される。そして、この画像認識や画像処理において、画像の各所おける大きなブレイクスルーとなったのが、現在、山下准教授がメインで進めてい2012年に登場したディープラーニングを活る研究は2つある。ひとつは、近年注目を用する新たな手法。この手法によって画像集めている自動運転技術のための「画像認「画像に写っている物体が何であるかを認認識の性能は飛躍的に向上したわけですが、識」。この研究では、画像を解析して写って識する場合、例えば人物であれば、人間がこの手法に興味を持ったことから、2014年いる物体が歩行者なのか自動車なのかを識持つ形状や色などの特徴をチェックしていに大学に移って研究の中心に据えるように別するほか、人物であればそれが男性なのくことで識別していきます。ただし、このなりました」（山下准教授）中部大学 工学部 情報工学科 准教授 山下隆義氏

が持つ特徴を捉える計算に、GPUコンピューティングが活用されている。

か女性なのか、子供なのか年配なのか、あ処理はひとつひとつが小さな計算でも、さるいはどちらを向いているのかといった細かまざまな特徴を全てチェックしていくためな属性の認識も目指している。さらに、写には、同様の処理を何度も繰り返す必要が真から識別した対象を「人物は赤、自動車あります。そうなると、全体としては非常は青、道路は紫、歩道はピンク」といった感に膨大な計算量となるわけです。そのため、じで色分けし、塗り絵のようなイメージで属認識する範囲を広げたり精度を上げたりす

性をラベリングしていく「セマンティック・セれば、処理を行うマシンにはさらに高いスグメンテーション」にも積極的に取り組んでペックが求められます」（山下准教授）いる。これらの結果がディープラーニング

また、上記のように画像認識の処理は「同の学習データとして蓄積されることで、そ様の処理を何度も繰り返す」ことが特徴のの次のステップにも役立っていくわけだ。

ひとつとなるため、並列計算が得意なGPUもうひとつは、画像処理をロボットへ応にとってとても有利な状況といえる。こういった背景から、山下准教授は世界初のDeepLearning専用スーパーコンピュータ「NVIDIA DGX-1」を2017年2月に導入した。

8枚のGPUを使い分けて研究の効率アップをはかる

多くのソフトは動作確認済み
手間なく利用できる点も魅力
性能面以外にも、山下准教授は使い勝手の良さにメリットを感じている。先ほど紹介したように、山下准教授はNVIDIA DGX-1

NVIDIA DGX-1を導入するまで、山下准の導入前に市販のパソコンとGPUを利用し教授は市販のパソコンとGPUを組み合わせていたわけだが、研究に必要なフリーのソて研究を進めていた。そのマシンで非常にフトウェアやライブラリのインストールは当計算量の多いセマンティック・セグメンテー然自前で行う必要がある。山下准教授の研ションの処理を実行すると、計算が完了す

究室では約30台のパソコンを所持しているるまでに約1ヵ月かかっていたという。しかそうだが、マシンが1台増えるたびにその作し、NVIDIA DGX-1の性能をフルに利用す業を行ってきたわけだ。

れば、同じ処理を4～5日で完了することもちろん、その作業自体がそれなりの手が可能。このスピード感はまさに圧倒的で、間となるわけだが、ここでさらに問題となっ研究のサイクルは大きく向上した。

ていたのが、同じソフトウェアやライブラリ「NVIDIA DGX-1の性能にはとても満足しをインストールしてもマシンが異なると「確「セマンティック・セグメンテーション」のイメージ。上段の画像が、解析によって下段のように色分けされるています。ただ、実をいうと今までGPUの実に動作する保証はない」ということ。導入

処理速度に大きな不満を感じていたわけで時期によってマシンのパーツやソフトウェアはありません。なぜなら、従来の感覚ではのバージョンなどが異なることから、セットの、動画解析はまだまだ難しい状況だとい『マシンのスペックに合わせて研究や実験内アップの変更が必要な場合も往々にして出う。なぜなら、例えば映像が動いている場合、容を選んでいた』からです。つまり、処理にてくるわけだ。この作業には少なくとも1日、その動きが撮影者によるものなのか、それ2～3ヵ月もかかるような研究は、最初か場合によっては1週間かかるケースもあったとも撮影対象によるものなのかを認識するら対象として排除している状況だったわけ

そうで、その手間と時間が大きなボトルネッ必要が出てくるなど、これまで以上にチェッTesla P100を8基搭載したNVIDIA DGX-1です。だからこそ、GPUの性能に不満を感クとなっていた。

クすべきポイントが増えてくるからだ。これじることが少なかったといえます。しかし、「その点、NVIDIA DGX-1はディープラーは当然、これまで以上に計算量が増えるこ

NVIDIA DGX-1の導入によって、これまでニングに関連する多くのフレームワークやラとを意味し、動画解析ではさらなるマシン排除してきた研究も対応可能になりました。

イブラリの動作確認を行っています。イン

性能の向上が求められることとなる。

そういった意味では、研究の幅が広がったストール後にすぐ利用できるため、セット「自動運転技術では、瞬間的な計算に対といって良いでしょう」（山下准教授）アップの手間を大きく削減できました。効応する必要もあります。より短時間で処理率的な運用サポートの観点から、この対応できる負荷の軽い計算をいかにして実現すは非常に魅力的です」（山下准教授）るか。ハードウェアとともに、ソフトウェアま た、NVIDIA DGX-1は1台 に8枚 のGPUを搭載していることから、GPUを使い分けることで複数問題の同時計算が可能な

NVIDIA DGX-1から大きな恩恵を受けてやアルゴリズムの進歩も重要となるでしょ

点も魅力のひとつといえる。例えば、1つのいる山下准教授が、次に目指すのは「動画う。NVIDIA DGX-1によって環境がさらに研究において8種類のパラメータを設定し解析」だ。山下准教授によれば、画像解析整ってきたので、今後はもっと研究を加速た共通の実験を同時に計算することが可能。

はすでに高いレベルにまで到達しているものしていきたい考えです」（山下准教授）セマンティック・セグメンテーションのような負荷の高い計算には8枚のGPUを1つの処理にフル活用し、軽い計算であれば複数の処理にGPUを振り分けて同時に計算する

中部大学の使用モデル

NVIDIA DGX-1という、1台での使い分けが研究の効率アップにつながっているわけだ。山下准教授は「感覚的に倍ぐらいのスピード感が得られていると思います」と笑みを浮かべる。

NVIDIA自社設計のNVLink対応マザーボードに、最 新アー キテクチャPascal世 代 のGPU「TESLAP100」を8基搭載した世界初のディープラーニング専用スーパーコンピュータ。TESLA P100は、倍精度で5.3TFLOPS、単精度で10.6TFLOPS、半精度で21.2TFLOPSの演算性能を実現する。

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