導入事例

Introduction Case
DGX-1とNVIDIA GPU搭載WSの導入で海洋産業AI人材の育成を目指す
東京海洋大学様東京海洋大学は、長期間にわたって東京湾の海事データを蓄積しており、AIによりそのビッグデータを分析することで、安全で効率のよい船舶運航を実現できる。しかし、同大学にはビッグデータを分析する人材やコンピューティングリソースが不足していた。
そこで、「海洋産業AIプロフェッショナル育成卓越大学院プログラム」
を始動。NVIDIAのAIサーバー「NVIDIA DGX-1」を3台と「NVIDIA DGX Station」1台、「Quadro P2200」搭載WS 20台を導入し、AI教育やAI研究に活用している。

東京海洋大学は、ともに120年以上の歴プロフェッショナル」を育成するための「海史を持つ東京商船大学と東京水産大学と洋産業AIプロフェッショナル育成卓越大いう2つの国立大学が2003年に統合し学院プログラム」を立案し、2019年に文て誕生した日本唯一の海洋系大学であり、部科学省の「卓越大学院プログラム」に採「海を知り、海を守り、海を利用する」を択された。海洋産業AIプロフェッショナ

行動指針として、教育・研究を行っている。

ル育成卓越大学院プログラムの始動にあ同大学は、品川と越中島にキャンパスがたって、課題となったのが、AI教育、AIあり、品川キャンパスには海洋生命科学研究のためのコンピューティングリソース部と海洋資源環境学部が、越中島キャンが足りないということだ。

パスには海洋工学部が置かれている。

「海洋産業AIプロフェッショナル育成卓海事ビッグデータを分析する
人材と計算資源の不足が課題

越大学院プログラム」は、2020年4月より学生の受け入れを開始することになったが、同大学にはAIを専門的に学び、ビッ

同大学は、2010年より先端ナビゲートシ

グデータの分析を行うためのコンピューテステムと呼ばれる東京湾の海事データを一ィングリソースが足りないという課題を抱手に収集して蓄積・解析するシステムを稼えていた。海洋工学部長の井関俊夫教授

働させており、東京湾を運航する船舶のは、同大学の課題について「時々刻々、膨航行データやレーダ映像、気象庁から入大な量のデータが蓄積されていますので、手した風や波の状況など、10年以上にわ庄司先生の研究室で卒論修論、博士論文たって詳細なデータを蓄積している。そのを含めて、企業との共同研究で解析を進

データ量は数十TBにものぼり、国内トッめられています。しかし近年、機械学習、プレベルの海事ビッグデータであると庄司

AIといった計算機を使った新しい手法がるり副学長は語る。
「これだけのデータが提案されており、そちらのほうの適応、研蓄積されているのは海上保安庁さんと本究を強化するには、本学にもAIのための学しかないですね。
」AIを活用して、この計算機が必要だと判断しました。
」と語る。

海事ビッグデータを分析することで、1日1200隻もの船舶が運航する東京湾におけるより安全で効率のよい船舶の運航を実現できる。しかし、同大学にはこれま

東京海洋大学 副学長 庄司るり氏「DGX-1」3台と「DGX Station」
1台
GPU搭載WS 20台を導入

東京海洋大学 海洋工学部海事システム工学科 博士
古谷雅理氏

東京海洋大学 海洋工学部長 井関俊夫氏

GPU「Quadro P2200」を搭載したワークステーション20台を導入した。このシステムの導入を主導したのが、海洋工学部海事システム工学科の古谷雅理准教授ででAIを専攻する学科がなく、そうしたビ

そこで同大学は、2019年11月1日に、海ある。古谷准教授は、船舶の運航支援にッグデータを分析する人材や、分析する洋産業AIプロフェッショナル育成卓越大関する研究に以前からNVIDIAのシングルためのコンピューティングリソースが不足学院プログラムでのAI教育および研究のたボードコンピュータ「NVIDIA Jetson」シしていた。そこで、海洋、海事、水産のめの施設として、越中島キャンパス内に「海リーズを活用しており、NVIDIA GPUに専門知識とフィールドに関する豊富な経洋AI開発評価センター（MAIDEC）」を設置対する高い信頼があったという。
「もとも験を元に的確にAIを使い、その社会実装し、NVIDIAのAIサーバー「NVIDIA DGX-とJetsonを画像処理用に使っていたんでを主導する専門技術者である「海洋産業AI1」を3台と「NVIDIA DGX Station」1台、す。機械学習も始めているところだったんですが、そのときに推論に関してはシング院プログラムと連携し、「海洋分野におけルボードコンピュータでやれるほうがよいるAIの社会実装化」を目指すことになる。

だろうということと、学習に関しては大型計算機がいいだろう、そう考えたときに連携性をとるとするとNVIDIAがベストだろ学生への高い教育効果と研究活動の加速を実現ていると古谷准教授は語る。
「NVIDIAの提供する製品は日進月歩で発展しています。AI開発インフラは、『最新であること』が非常に重要なので、研究開発環境の増強や入れ替えの際には、是非新しい製品うと。もう一つは機械学習の環境という現在、同プログラムの1期生がワークステをご提案いただきたい。
」のは、PythonとCUDAに関する情報がーションを利用してAIを学んでいる最中今後は、DGX-1を活用して、同大学が持たくさん出ているんですね。それを卓越大だが、学生たちは、非常に恵まれた環境

つ海事ビッグデータの分析にも取り組む予定とのことであり、その成果に期待したい。

学院で学習すれば、学生は卒業した後ででAIの学習を行うことができ、習得も早もそれらを使っていろんな演習や研究を続いという。
「すでに多くの学生がワークスけられるというメリットがある。そうしたテーションを自身の研究課題の解決に活ことからNVIDIAの製品で揃えることにし用を開始しています。また、DGX-1につました。
（」古谷氏）

いては、ネットワーク環境を整備し、教員・このシステムの 導 入 を 担 当したのが、研究者が各自の研究室や自宅からリモー

NVIDIAの一次代理店であり、JetsonのトでGPUリソースにアクセスできるよう納入などで以前から同大学との付き合いになっているため、COVID-19により一時があった菱洋エレクトロとDGXシリーズ大学構内への入構が制限されたが、研究の国内パートナーとしてNo.1の実績があ活動をストップさせることなく、むしろ加るジーデップ・アドバンスである。菱洋エ

速させることに注力しています。
」（古谷氏）

レクトロとジーデップ・アドバンスは、同

DGX-1およびワークステーションの性大学からの相談を受け、両社で最適なシ能や信頼性には満足しているが、NVIDIAステムの提案を行い、ジーデップ・アドバの製品には、さらなる性能向上を期待しユーザプロフィール

組織名 ： 国立大学法人 東京海洋大学
業界 ： 国立大学

所在地 ： 〒108-8477

東京都港区港南4-5-7（本部）

大学設置 ： 2003年（創立:1875年）

導入ソリューション
NVIDIA DGX-1

NVIDIA DGX Station

Quadro P2200搭載ワークステーション

ンスが設置やシステム設定などを行うという形で導入が行われた。両社とも、古谷博士をはじめ、大学関係者からの信頼が厚く、納期やサポート体制などについても東京海洋大学の採用モデル

DGX-1満足しているとのことだ。
また、 同 大 学は、2020年11月1日に、国立研究開発法人海洋研究開発機構やデンマーク工科大学などの機関と連携し、「東京海洋大学海洋AIコンソーシアム」を設立。MAIDECがその拠点となる。東京海洋大学海洋AIコンソーシアムは、海洋産業AIプロフェッショナル育成卓越大学

株式会社ジーデップ・アドバンス〒105-0014

東京都港区芝1-12-7TEL : 03-6803-0620

芝一丁目ビル4階

URL : http://www.gdep.co.jp/

TensorコアGPU「NVIDIA V100 Tensor」
を8基搭載し、NVIDIAの次世代バス規格「NVIDIA
N V L i n k 」を採 用したA Iサーバー。C P Uには「Intel Xeon E5-2698 v4」を2基搭載し、512GB メモリ、1.92TB SSDを4基、ネットワー
クは、NFS用に10Gb ×2とノード間接続間のためにIB EDRx4も標準実装されている。