SSII2026 [OS1] 計算機インフラどうしてる？

Transcript

1. SSII 2026 OS1 計算機インフラどうしてる？ 2026.6.10 西田 圭吾（理化学研究所）
2. 2 自己紹介：西田 圭吾 ◼ 理化学研究所 基礎科学特別研究員（SPDR） ▷生命機能科学研究センター（BDR） ▷革新知能統合研究センター（AIP）兼務 ▷TRIP事業本部 先端半導体科学プログラム（ASSP）兼務 ◼ 博士（工学）大阪大学大学院 生命機能研究科（指導教員：泰地 真弘人） ◼ 機械学習アルゴリズム研究 ▷深層学習 ▷変分学習 ▷AIアクセラレータ設計 ◼ 計算機インフラはユーザ側 ▷オンプレ（個人利用） ▷HPCIのGPUスパコン – TSUBAME, ABCI, Miyabi [1] Y. Loewenstein et al., Multiplicative Dynamics Underlie the Emergence of the Log-Normal Distribution of Spine sizes in the Neocortex In Vivo. Journal of Neuroscience, 2011. [2] K. Nishida et al., Log-Normal Multiplicative Dynamics for Stable Low-Precision Deep Learning, ICML, 2026. 低精度深層学習 （ICML2026 Accepted）
3. 背景：実環境でAIを回し続ける運用基盤へ ◼AIは実世界とつながって動く段階へ ▷AIエージェント・AI for Science・フィジカルAIなどで利用形態の変化 ◼現場のタイミングで使える計算機インフラが必要 ▷CPU/GPUを利用形態に合わせて共有・割当 ▷システムの導入なしでは、規模・共有・利用効率に限界 ◼インフラの規模に応じて、設計・運用の論点が変わる 3 中・大規模基盤 CPU/GPUを共有・割当 小規模基盤 共有・利用効率に限界
4. 本セッション：計算機インフラ設計からみる運用・管理の実際 ◼運用・管理を見据えた計算機インフラ設計 ▷想定する利用者・用途・ワークロードと、それに応じた運用・管理方針 ◼構成上の判断と、構築・運用の実践知 ▷構築時の課題、実環境との接続、AI運用構想を含む現場の工夫・裏話 4 計算機インフラ AI運用基盤 インフラ設計者 設計 ユーザ 講演者
5. 講演者紹介 ◼実験室自動化を目指した計算機との試行錯誤 ▷尾崎 遼 氏 ▷理化学研究所 ◼機械学習のための計算基盤の開発 ▷上野 裕一郎 氏 ▷株式会社Preferred Networks ◼学術クラウド基盤mdx IIの設計と運用 ▷高橋 慧智 氏 ▷大阪大学 5