　ディープラーニング（深層学習）フレームワークでは、Caffe、Caffe2、TensorFlow、Torch、PyTorch、Chainerなど多種にわたりサポート。開発環境、コンパイラもPythonを始め、GCC、Ruby、R、Javaなどを取りそろえ、もちろんCUDA SDKも用意されている。

サポートするソフトウェア（クリックで拡大）出典：産業技術総合研究所

　特に、DockerとHPC分野で利用が拡大しているSingularityのコンテナエンジン2種をサポートしたことにより開発時の利便性を大きく高めたという。「技術の進歩が著しく速いAI分野では、OSやディープラーニングフレームワークのバージョン管理が課題となる。コンテナサポートによって、ユーザーは希望する計算環境が簡単に整備できるようになった」とした。

1ノード1時間あたり200円で使えるABCI、構築技術も提供したい

　ABCIの料金体系は、要求計算資源量と専有時間などを積算した従量課金制だ。バッチ型や対話型のジョブサービス、1日単位で計算資源を確保できる予約サービスなどを提供している。1計算ノードを1時間専有利用した場合の単価が、2018年度は200円（税別）となるように料金設定しており、「AWSやAzureといったGPUクラウドサービスと比較して、10分の1程度の低コストで利用できることがメリット」（産総研担当者）だ。

　また、1ノード内で使用する計算資源も選択可能だ。CPUとGPUを全て専有するタイプから、CPUを5コア専有、GPUは使用しないタイプまで、ユーザーは自分が実行するアプリケーションに合わせて計算資源を選択し、コストを抑制することができる。

ABCIの選べる資源タイプ（クリックで拡大）出典：産業技術総合研究所

　産総研担当者は「日本のAI開発にABCIを是非役立ててほしい。また、ABCIは床面をかさ上げせず、コンクリートスラブ上に直接計算ラックを置くなど、従来のデータセンターにはない低コストな工法を用いた。このデータセンター構築技術も提供したいと考えている」と語った。

深層学習研究用のプライベートスパコンが稼働開始、民間では国内最大規模
Preferred Networksは、深層学習を研究開発するためのプライベートスーパーコンピュータの稼働を開始した。計算ノードにNVIDIA製のTesla P100 GPUを1024基搭載し、民間企業の計算環境としては、国内最大規模のスーパーコンピュータとなる。
PFNが深層学習速度で世界最速に、「ChainerMN」のスケールアウト性能を証明
Preferred Networks（PFN）は、深層学習（ディープラーニング）の学習速度で世界最速を実現したと発表した。2017年9月から稼働を開始している国内民間最大規模のプライベートスーパーコンピュータ「MN-1」と、独自の並列分散学習パッケージ「ChainerMN」によって実現したという。
トヨタがPFNに105億円を追加出資、モビリティ向けAI技術の研究開発を加速
トヨタ自動車とPreferred Networks（PFN）は、自動運転技術をはじめモビリティ事業分野におけるAI（人工知能）技術の共同研究・開発の加速を目的に、トヨタ自動車がPFNに約105億円を追加出資することで合意した。
GPUはこれまでも、そしてこれからもディープラーニングをけん引する
エヌビディアが主催するGPUを用いたディープラーニングのイベント「NVIDIA Deep Learning Institute 2017」の基調講演に、米国本社NVIDIAの主席研究員を務めるビル・ダリー氏が登壇。ディープラーニングの進化に果たしてきたGPUの役割を強調するとともに、今後もGPUがけん引役になると強調した。
世界最大級の工業化学研究用スーパーコンピュータを共同開発
ドイツのBASFと米HPEは、BASF本社における工業化学研究用スーパーコンピュータを共同開発する。HPEのスーパーコンピュータ「Apollo System」をベースとしており、シミュレーションやモデリングの時間を数カ月から数日間へと大幅に短縮する。
Green500トップ13のスーパーコンピュータを独占したプラットフォーム
米NVIDIAは、Green500リストのトップ13のスーパーコンピュータが同社の「Tesla AI スーパーコンピューティングプラットフォーム」を採用していると発表した。上位13位の全てがNVIDIAの「Tesla P100 GPU」を搭載している。