GPUサーバー開発

R&Dでは、Deep Learning向けGPUサーバファーム構成技術の調査、および技術部門のDeep Learning技術力向上を目的とした取り組みを実施しています。
Deep Learningは機械学習の手法の一種となり、今までの機械学習では到達できない課題の解決を高い精度でクリアできる夢のような技術として期待されています。しかし、Deep Learningは浮動小数点演算を繰り返すためコンピュータの演算速度に大きく影響を受け、既存のコンピュータ環境では効率よく演算を実施することが難しく、高速であり超並列に演算が可能なGPU搭載サーバを活用することが主流となっています。
お客様のデジタルトランスフォーメーションを推進する上でも、Deep Learningを使用した技術を確立していくことが重要となっており、R&Dでは弊社技術部門の技術力向上を目指し取り組みを行っています。

取り組み

Deep Learningは様々な産業で活用され始めていますが、技術者は一目見ただけでは産業に結び付きそうもない基本的な手法でDeep Learning技術を習得しています。産業分野の課題はこれらの基本的な手法を組み合わせることで対応しており、R&Dでは「基本的な手法を実際に多く動かした経験を持つ技術者」と「GPUサーバのリソース」が必要であると考えています。
これらのGPUサーバのリソースは、Deep Learningの学習モデルの作成を効率よく実行するために必要であり、複数のGPUを集約したサーバ基盤を用意しています。膨大な演算資源を提供し、様々な視点で学習済みデータ作成を何度もやり直すため、GPUの数が多いほど並列に学習モデルの作成を進めることが可能となり、結果として多くの課題を解決することが可能になります。
R&DではNVIDIA社が提供しているVolta世代とPascal世代のGPUを使用しています。これらを効率よく活用し、GPUの恩恵を受けるためのフレームワークやプログラミング方法を確立することが重要な要素となります。
「MKIのGPUサーバファーム」は、AI実現のための学習モデルを作る工場というべきDeep Learning基盤であり、学習モデルの作成に必要となる膨大な計算リソースを提供します。MKIのビジネスにDeep Learningを適用することで課題解決を実現していく重要な力になります。