[M-AG32] 海洋地球インフォマティクス

[MAG32-05] HPCにおける深層学習の発展とGPU

★招待講演

*山崎 和博¹ (1.エヌビディア合同会社)

キーワード：深層学習、大規模数値計算、GPU

近年、2012年の画像認識コンペティションにおける進展を契機として、深層学習をはじめとする機械学習技術に、多くの関心が集まっている。その適用領域は年々広がりを見せており、一般的な画像に対する認識問題だけにとどまらず、自律ロボットや医療などの分野での活用も進みつつある。同様に、地球科学のような、大規模な観測とシミュレーションを必要とする領域においても、いくつかの活用(e.g., Ichiura et al., 2017; George and Huerta, 2017)が提案されており、高い注目を集めている。こうした進展の背景として、アルゴリズムの改善が進んだことに加え、データの収集が以前と比較して容易になったことが挙げられる。一方、深層学習では多くのデータを大規模なモデルに与え学習することから、演算に要する時間が長くなる傾向にある。そのため、多くの深層学習手法では、GPUを用いて計算を高速化することが一般的となっている。本発表では、関連分野におけるこれら深層学習の適用状況について紹介するとともに、計算機的観点からハードウェアおよびソフトウェアの現状についても紹介する。