導入事例

Introduction Case
深層学習の次の領域を切り開く
NVIDIA DGX Station A100
東京大学 大学院情報理工学系研究科
創造情報学専攻 中山英樹研究室様

東京大学の中山英樹先生は、「画像処理」や「自然言語処理」の研究に取り組むとともに、その2つを組み合わせた領域やディープラーニングの新しい知的システムの研究にも挑んでいる。高性能GPU「NVIDIA A100」を搭載する「NVIDIA DGX StationA100」が、その研究をさらに加速させる。

1877 年に創立された東京大学は、国内外

現在、中山氏が取り組んでいる主な研究内の様々な分野で指導的役割を果たしうる「世容は「画像処理」と「自然言語処理」の2つ。画界的視野をもった市民的エリート」の育成を

像処理は中山氏が長年研究してきた画像認識自らの使命とする日本初の国立大学である。に通じる分野となるほか、自然言語処理は「自広範で深い教養とさらに豊かな人間性を培う身の研究を“人工知能の研究”として捉えたとことを目的にリベラル・アーツ教育を重視し、き、人間ならではの知能として『言語』も研究自ら考えて行動できる人材を育成している。

する必要があるのではないか」（中山氏）と考大学院情報理工学系研究科 創造情報学

えて取り組むようになった。具体的な取り組専攻の中山英樹先生は、画像や映像を中心みとして、画像処理では画像から物体やシーに、マルチモーダルな技術を利用した認識・ンを認識する「コンピュータビジョンとパター理解を AI が自動で行うための基礎技術を研

ン認識」、自然言語処理では「機械翻訳」
や「文究。ディープラーニング（深層学習）による章要約」などの典型的な研究が挙げられる。

東京大学 大学院情報理工学系研究科 創造情報学専攻 中山英樹氏

画像認識のブレイクスルーは 2012 年頃とさこれらに加えて、中山氏が最近とくに興味れており、トロント大学の畳み込みニューラを持って注力しているのが、画像処理と自然ルネットワークが圧倒的な性能で優勝した国

言語処理の 2 つを合わせて行うような領域の際コンテスト「ImageNet Large Scale Visual研究である。例えば、近年はAIを使ったチャッRecognition Challenge（ILSVRC）2012」や、トボットによって、AI と人間の簡易的な対話俗に「Google の猫」や「キャットペーパー」とが実現されている。しかし、実際の人間同士呼ばれる Google の発表はとても有名な出来の場合、お互いの会話の内容を言葉の字面の事だが、中山氏はそれよりも前から画像認識みで理解して対話しているのではなく、言葉の研究に取り組んできた。さらに、2012 年以外の様々な情報（周りの状況や相手の表情以降はディープラーニングやそのほかの新しなど）も含め、総合的に判断して対話をしていデータ解析の研究にも精力的に取り組むないる。実際、人間同士の対話であれば「それど、この分野では日本を代表する先駆者的なを取って」と言われただけでも、視覚情報や存在の1人である。

状況などから“それ”が何であるのかを理解し「2012 年以前、画像認識は非常に難しいて行動に移すことが可能だ。これと同じよう技術で、人間であれば子どもでも簡単にできなことを、中山氏は「コンピュータでも可能るようなことが『コンピュータにはいつまでにしたい」と考えている。

経ってもできない』という状況が何十年も続「この実現のためには、マルチモーダルに技いてきました。しかし2012年、ディープラー術を組み合わせていくことが必要不可欠です。

そのほか、ディープラーニングのブレイクニングによるブレイクスルーがその状況を大また、同様の取り組みとしては、機械翻訳でスルーからもうすぐ10年が経ち、「いろいろきく変えました。これは私にとっても非常に画像認識を活用する研究も進めています。例

なことがわかってきた一方で、状況としては衝撃的な出来事でしたし、ディープラーニン

えばWebなどのニュース記事を翻訳する際、だいぶ落ち着いてきた」と感じる中山氏。特定グに大きな興味と期待を感じた瞬間であったテキストだけなく写真や図解も認識し、そのの限られた範囲の中ではなく、状況が目まぐことは間違いありません」（中山氏）

情報も活用することが可能になれば、翻訳のるしく変化するオープンな環境でも利用でき数百種類の動植物の種類を識別する詳細画像識別のイ
メージ

Webニュース記事のマルチモーダル要約システムのイ
メージ

精度をより高められるわけです」（中山氏）

るようなディープラーニングの新しい仕組みだ。もちろん、これには中山氏も大満足だの研究にも着手している。具体的には、「少なが、それ以外にも「各パーツの性能バランいデータでどうやって学習させるか」や「過去ス」に着目。例えば、データの前処理などはの経験をどうやって新しい物事の学習に活用

CPU やストレージの性能に大きく依存するたするか」といったことに加え、「人間がどうやっめ、GPU 以外のパーツの性能が不十分だとて教えていくべきか」という点にも考えを巡ら「GPUが持つ本来の性能を活かしきれない」とせて研究し、「世界で本当に役立つ新しい知的いうケースが起こり得る。その点、「NVIDIAシステム」（中山氏）の構築を目指している。

A100」はCPUやストレージにも高性能なパー研究のための計算資源はあればあるほど嬉しいツを採用しており、スムーズな処理が可能だ。
「全体のパッケージとして、とても上手く設計されたシステムだと感心しました。『さディープラーニングにまつわる基礎的な研すがは NVIDIA』といったところでしょうか。

究から将来を見据えた一歩先を行く研究ま研究をスピーディに進められるとあって、学で、様々な取り組みにチャレンジする中山氏生にも好評です。また、計算や処理に必要なにとって、GPU を搭載する計算資源は「必要ソフトウェアが充実している点もうれしいと不可欠」と言っても過言ではない。さらに言ころ。仮想環境を構築するためのツールであえば「いくらあっても足りることはなく、ある Docker なども、最新版をパッケージでそればあるほど嬉しい」とも感じており、そののまますぐに使える環境が整っているという思いは中山氏の研究室の学生も同様。仮の話のは、とても助かります」（中山氏）

中山英樹研究室に導入された「NVIDIA DGX Station A100」
は、GPUメモリが40GBの「NVIDIA A100」を4基搭載する理論やソフトだけでは片手落ちハードについて考える必要もあり新たな計算資源を手に入れ、これまで以上とはいえ、現状の倍の設備があったとしてもさらに、スタンドアローンタイプならではに研究を加速していく中山氏。最終的な目標「学生には『足りない』と言われるかもしれまの使い勝手として、「高い自由度で使える利は「人間における知能のメカニズムを解明すせんね」と中山氏は思わず苦笑する。それだ便性の高さ」も見逃せないポイントの1つに挙ること」にある。そのための取り組みとしてけに、高性能な最新モデルが登場したのであげる。例えば、中山氏の研究室では産業技術現在は「人工知能の実現」を目指し、その理れば「できるだけ早く導入して活用したい」と総合研究所の人工知能処理向け計算インフラ論やソフトウェアの研究を進めているが、そつねづね考えてきた。

ストラクチャ「AI 橋渡しクラウド（AI Bridgingの一方で「ハードウェアの重要性」についてもこのような背 景から 2021 年 3 月、 中 山

Cloud Infrastructure；ABCI）」やそのほかの言及する。

氏は自身の研究室に最新の Ampere アーキ

GPU クラウドサービスを利用することは可能

そもそも、ディープラーニングによるブレイテクチャを採用した GPU「NVIDIA A100」をだが、学生も含めて必ずしも積極的に利用しクスルーは「ハードウェアの進歩」に引っ張ら搭載するワークステーション「NVIDIA DGXているわけではない。なぜなら、ジョブ管理れる形で起きた。そういった背景を踏まえれStation A100」を導入した。ラックマウントシステムの影響で利用制約がかかるほか、通ば、理論やソフトウェアとともに「ハードウェ型のサーバータイプであれば、より高性能な信環境によっては思ったほどのスピードが出アについてもしっかり考えていかなければ片手モデルがあることは中山氏も承知しているが、ないケースもあるからだ。

落ちとなる」と中山氏は指摘。計算資源を含「身近な環境に置いて利用する」という点をしかし、研究室専用の「NVIDIA DGX Station

む最新テクノロジーを上手く使いこなすこと重視し、スタンドアローンタイプの「NVIDIAA100」であれば、クラウド型と違っていつでもで「これまでにない新しい知能のメカニズムにDGX Station A100」を選択。サーバータイプ自由に利用できるし、ストレージも含めて安定迫っていきたい」と考える中山氏は、NVIDIAと違って「特別な電源や空調といったインフしたスピードが出てくれる。そういった意味でもにさらなる高性能なGPUや使い勝手の良いラ設備を用意する必要がない」ほか、「導入や「導入した意義は非常に大きい」と中山氏は語る。

ワークステーションなどの登場を期待した。

管理がしやすい」「コストパフォーマンスに優れる」などを導入のポイントに挙げた。

性能も使い勝手も高評価
導入した意義は非常に大きい
今回導入したシステムでは、GPU メモリが40GB の「NVIDIA A100」を 4 基 搭 載。GPUメモリの合 計が 160GB となり、 システム東京大学 中山英樹研究室の使用モデル

NVIDIA DGX Station A100
メモリバンド幅の広いHBM2E（High BandwidthMemory 2E）のGPUメモ リ40GBを 採 用 し たAmpere世代GPU「NVIDIA A100」を4基搭載するワークステーション。各GPU間は、200GB/Secの第三世代NVLinkで接続されている。デスクサイドに設置できるサイズ感で、100V駆動に対応する。

としての GPU 性能は非常に優秀かつ魅力的

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