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：人工知能ニュース

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。

[MONOist]

　Preferred Networks（PFN）は2017年9月20日、深層学習（ディープラーニング）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を、同年9月から稼働したと発表した。

　同スーパーコンピュータに採用したのは、NTTコミュニケーションズ（NTT Com）およびNTTPCコミュニケーションズの高速演算処理（GPU）プラットフォームだ。同プラットフォームには、NTT comグループのGPUサーバにおける技術力と実績、最先端のデータセンター構築のノウハウが生かされている。PFNは同プラットフォーム上に、独自の並列分散学習技術「ChainerMN」を活用するための、大規模な深層学習用研究開発基盤を構築した。

　計算ノードには、NVIDIAの「Tesla P100 GPU」を1024基搭載。理論上のピーク性能は4.7ペタフロップス（1ペタフロップスは毎秒1000兆回の浮動小数点演算が可能であることを表す）で、PFNによると民間企業の計算環境としては国内最大規模になる。

　PFNでは今後、今回構築したプライベートスーパーコンピュータを活用して、オープンソースの深層学習フレームワーク「Chainer」の高速化を進めると共に、大量の計算資源が必要な交通システムや製造業、バイオヘルスケア分野での研究開発を加速させる。さらに、NVIDIAの次世代GPU「Volta」ベースの「Tesla V100」の導入も検討している。

PFNはプライベートスーパーコンピュータを活用して、交通システムや製造業、バイオヘルスケア分野での研究開発を加速させる 出典：PFN