導入事例

Introduction Case
革新的なAIプロダクトの創出をNVIDIA DGX-1™がバックアップ
HEROZ株式会社様

将棋のAI（人工知能）
開発で知られるHEROZは、AIを活用して新たなサービスの創造するプロフェッショナルのエンジニア集団だ。
が、GPUコンピューティングで革新的な高速処理を実現する「NVIDIA DGX-1™」エンジニア達の開発を最大限に加速させる。

「驚きを心に」をコンセプトに掲げ、世せて将来の動向を予測。そして、実際の数界を驚かすサービスの創 出を目指して値がこの予測の範囲から大きく外れた場合2009年に創業したHEROZ株式会社（以下は「何か異常が起きているのではないか」と判HEROZ）。将棋の現役名人に勝利した将棋断してアラートを出す仕組みを備えている。

AI「Ponanza」の開発者も所属するなど、AI例えば、Webサーバーの監視であればアアルゴリズム開発のトップランナーが集うクセス数やCPU使用率、ネットワークの状IT企業である。

態などのデータをAIが取得・学習して将来HEROZ株式会社 執行役員 開発部長 井口圭一氏

BtoCでは「将棋ウォーズ」や「囲碁ウォーの傾向予測を出力し、その予想と比較して市販のGPUを複数台用意して開発を進めズ」、「ポケモンコマスター」など、AI関連不自然なアクセスなどがあった場合には管ていたが、リソース不足が否めないことから技術を導入した多彩な頭脳ゲームを提供。

理者へ通知する。Webサーバー以外にも、2018年5月に高性能GPU「NVIDIA® Tesla®

BtoBでは、将棋AIの研究・開発で培ったAI生産ラインや金融取引など、幅広い分野でV100 -PCI-Express」を8基搭載したGDEP

テクノロジーから独自AI「HEROZ Kishin」の監視や異常検知に利用できるのがポインアドバンス製の「MAS-XE5-SV4U/8X」を導を開発し、AIを組み合わせたインターネッ

トだ。

入し、開発環境を大幅に強化していた。しトサービスの企画・開発・運営を手掛けるこサービスとしてはすでにCPUベースで展かし、それだけの環境を用意してもGPUのとで、さまざまな業界の課題解決にひと役開しており、Webサーバーの場合は監視タ

利用状況はつねにフル回転。社内エンジニ買っている。

イミングが5分に1回、将来の傾向予測がアの飽くなきニーズを満たすまでには至らな

HEROZ 執行役員 開発部長 井口圭一氏

過去3ヵ月分のデータを使って1時間おきかった。自身もエンジニアである井口氏は、によれば、将棋以外の分野にAIを適用し始に再学習をかけている。ただし、Webサー「普通であれば、NVIDIA® Tesla® V100×8

めたのは2015年頃から。現在は、開発メバーに限らず、あらゆるトラブルやインシ基×4台でも十分な環境だと思います。
でも、ンバーの半数以上がBtoBに関連した業務

デントは可能な限り早く発見することが求弊社のエンジニア達にはこれでも不十分だっを手掛ける体制にシフトしている。

められることから、「本来であれば監視頻たようです。それだけ、チャレンジしたいことがあるということでしょう」と苦笑する。

「業界などを絞るような考えはとくになく、度は少なくとも1分に1回が望ましいですし、幅広い分野でいろいろなことにチャレンジし再学習のタイミングも同じレベルで実現していきたいと思っています。もともと得意たい」というのが井口氏の本音だった。

HEROZでは約半年という短いスパンで、そういった理由が重なったことから、だったエンターテインメント系はもちろんの「今回のAI学習ではニューラルネットワー

GPUコンピューティング環境のさらなる増こと、建築や金融、品質管理、物流、人材クが非常に効果的であることから、リカレ強を決行。2018年11月にディープラー

関連などで取り組みを始め、すでにいくつントニューラルネットワークの一種であるニング専用スーパーアプライアンスコン

かの領域で成果が出始めています」（井口氏）

LSTM（Long Short-Term Memory）が採用さピュータ「NVIDIA DGX-1™」をデータセンれています。しかし、CPUでは『LSTMを効ターに12台追加導入し、先の導入と合わ率的に処理できない』というウィークポインせて計算機16台でGPUの合計が128基とトがあるため、CPUでは1分間隔での再学いう飛び抜けた計算機環境を構築した。

サービスの機能向上を見据え128GPU環境を実現
現在、HEROZが注力しているサービスの習はほぼ不可能です。そのため、より高速ひとつに自動監視・異常検知ツール「HEROZにLSTMを処理できる優れたGPUコンピューKishin Monitor」がある。このツールではまティングの環境が求められました」（井口氏）

ずプラットフォームを監視してさまざまな

また、HEROZではもともと「GeForce

前出の「自動監視・異常検知ツール」は、データを取得し、そのデータをAIに学習さGTX 1080」や「GeForce GTX 960」など、CPUベースでWebサーバーの監視が5分1日かかるシミュレーションを数分程度でこなせる高性能

に1回、傾向予測の再学習が1時間おきとできると見込まれます」（井口氏）。これによなるが、井口氏によれば「NVIDIA DGX-1™

り、1つのパターンで連続的にサイクルをによるGPUコンピューティングによって、回す手法をとって改善効率を高められると実験ベースながら1分での再学習に成功しともに、AIの強化学習も飛躍的にスピードています」とのこと。今後はSaaS（Softwareアップできると予想されている。

as a Service）展 開 中 の「HEROZ Kishin
Monitor」への適用を見込んでおり、開発だけでなくサービス基盤としてのNVIDIADGX-1™活用も見据えている。

導入しやすさも魅力のひとつ
魅力的な環境は採用にも影響
GPUコンピューティングによる処理性

さらに、取得するデータは項目が増える能の向上以外にも、井口氏はいくつかメと処理が重くなるため、CPUベースでのリットを感じている。例えば、今回のケー運用時は取得項目を絞らなければならな

スでは12台のNVIDIA DGX-1™を外部のいケースもあるそうだ。しかし、NVIDIAデータセンターに導入したため、性能や規DGX-1™によって「さまざまな項目を多様模感の面からやや特殊な準備も求められるに組み合わせた監視も可能になるので、よこととなった。しかし、そういった部分はり精度の高い監視や、ユーザーの細かなニーNVIDIAエリートパートナーのGDEPアドバズにも対応した幅広い運用が可能になるでンスが柔軟かつ迅速に対応。
「手厚いサポーしょう」（井口氏）。

トがあったおかげで、特に困ったこともな

また、高性能な処理能力を手にしたことで、建設業界でのAI活用にも新たな光がさしているそうだ。昨今、業界ではパソコンくスムーズに進められました」と井口氏は振り返る。
また、意外なメリットとなったのが「人事上でさまざまな建物の3次元モデルを設計採用への影響」。自分の実力を活かしたいしたあと、それを構造計算ソフトにかけてと考えるAIエンジニアにとって、128基の建物の安全性を検証するようになっている。

GPUを備えた計算機環境はとても魅力的

HEROZでは、その構造設計の分野で強NVIDIA® Tesla® V100を8基 搭 載 するNVIDIA DGX1™は、データセンターに設置されているLSTM において、CPUとGPUの学習所要時間を比較したグラフ。学習対象期間が180日の場合、GPUでは84％の時間削減になるに映るようだ。

造設計の一部だけにとどまらず、施工管理化学習を利用し、より最適な設計を効率的「大企業であれば同クラスの環境を持ってや現場の安全確保、作業の最適化なども、に生み出そうというサービスを研究、開発いるところもあるでしょうが、人数比で考えAI解析によって効率化がはかれると考えてしている。ただし、そのAIの強化学習を進ると必ずしも充実した環境とはいえません。

いる。

めるにあたっては、「CPUによる処理だと、また、研究所レベルだと1台のマシンを何「まだ試していませんが、今回は12台を大規模な建物の構造計算は数時間かかり、十人単位で共有する場合もあります。そうEDRのインフィニバンドで連携させたマル1日1回程度しかできません」（井口氏）といいったケースと比較すると、弊社は非常にチノード構成も実現しているだけに、どこうボトルネックがあった。そのため、強化充実した環境といえるでしょう」（井口氏）

まで大規模な処理に対応できるのかも楽し

学習を適用するには、例えば1000通りのHEROZは、今後も「HEROZ Kishin」でみです。今後もNVIDIA DGX-1™でさまざパターンを事前に作成し、それを1000台新しいプロダクトを創出し、BtoBのサービまな取り組みにチャレンジし、AIの研究・開のサーバーで並行処理。処理が終わったら、スでさらに幅広い展開を進めていく方針だ。

発を加速させてあらゆる業界の課題解決をその結果を集計して改善を施し、また新し例えば、建設業界で対応できているのは構サポートしていきます」（井口氏）

いパターンを作成して次のサイクルに移るという方法をとっていた。このやり方では1000通りの構造パターンが非同期で処理されるため、改善のサイクルを1000回回

HEROZ株式会社様 導入モデル

NVIDIA DGX-1™

すよりも「効率は良くありません」と井口氏は分析する。
しかし、NVIDIA DGX-1™を利用すれば「1回のシミュレーションが数分単位で処理

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TEL : 03-6803-0620
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芝一丁目ビル4階

NVIDIA Volta™と共 に提 供 されるNVIDIA
DGX-1™は、Al研究で不可欠となる高度な計算処理において、データセンターでのディープラーニングワークフローを合理化するように設計されています。業界をリードする大規模AI性能を余すところなく引き出し、通常のCPUサーバー25ラック分の性能を1台で実現します。