富士通、HPCとAIの推進を継続

Tiffany Trader

夏はまだまだ続いているが、暑い気温や長い休暇における夏のスローダウンは、富士通には影響を与えていないようだ。この数週間、日本の多国籍企業はHPCとAIに関する発表で盛り上げてきている。最も興味深いのは、カスタムAIプロセッサであるDeep Learning Unit（DLU）の進歩だ。 2016年のプレスリリースではあまり詳細な内容はなかったが、6月に開催されたInternational Supercomputing Conferenceでより多くのイメージが浮上してきた。

富士通の丸山拓巳氏（AI基盤事業本部シニアディレクター）のプレゼンテーションで明らかになったように、このプロセッサは、8ビット、16ビット、32ビットの混合精度の最適化と低消費電力設計を特色としており、競合他社と比較して10倍の性能/ワットあたりの優位性を実現する。目標とするエネルギー効率の向上は、8ビットと16ビットのデータサイズを使用した効率的な精度（32ビットと同等）に達すると言われる富士通の「深層学習整数」に依存している。このアプローチは、インテルのKnights Millプロセッサ（関連記事参照）がINT16の入力でINT32の精度を実行している（INT32累積出力を使用している）ことを思い起こさせる。

出典：富士通（2017）

この大規模並列チップは、数多くのDeep Learning Processing Unit（DPU）に接続された複数の大規模なマスタコアが使用されている。 1個のDPUは16個のDPE（Deep learning processing element）で構成されている。 DPEには、大規模なレジスタファイルとワイドなSIMD実行ユニットが含まれています。富士通のTofuインターコネクト技術と連携して、非常に大規模なニューラルネットワーク向けの設計が可能だ。

富士通のDLUのロードマップには、複数の世代が含まれている。第一世代のコプロセッサが2018年にデビューし、続いて第二世代の組み込みホストCPUが登場する。ニューロモルフィックまたは組み合わせ最適化アプリケーションをターゲットとした、将来性のある専用プロセッサが将来を見据えている。

今後のインストール

	国立高性能コンピューティングセンター（NCHC）本部

また、富士通はISCにおいて、台湾国立高性能コンピューティングセンターの 国立応用研究所（NCHC）に3.5ペタフロップ（ピーク）のシステムを構築すると発表した。このスーパーコンピュータは2018年5月にオンラインになる予定で、その時点では同国で最速のコンピュータとなる予定である。

「新しいシステムは、台湾における研究開発の中心的なプラットフォームとして機能し、台湾の全体的な産業と経済の発展と成長を促進します。」と富士通は公式声明で述べている。また現在の研究を加速するだけでなく、AIやビッグデータなどの新しい研究分野への対応にも焦点が当てられる予定だ。

715ノードの温水冷却クラスタにSkylakeプロセッサが搭載され、インテルのOmni-Pathテクノロジーと接続される。 NvidiaのP100 GPUが64ノードにインストールされ、合計理論ピーク性能（3.48ペタフロップ）の3分の1（1.35ペタフロップス）を提供する。

九州大学の情報基盤研究開発センターは、10月にインストール予定の10ペタフロップス（ピーク）の富士通システムを発注している。

「本システムは、富士通のx86サーバの次世代モデルである、「PRIMERGY CX400」をはじめ、2000台以上のサーバで構成され、フロントエンドで構築された大規模なプライベートクラウド環境を備え、高速ファイルシステムを介してバックエンドのサブシステムの計算サーバに接続されている日本初のスーパーコンピュータシステムとなる予定です。」と発表している。

新しいスーパーコンピュータは、情報基盤研究開発センターの既存の3つのHPCシステムと統合される。目標は、現在の大規模な計算や科学的シミュレーションを超えて、AI、ビッグデータ、データサイエンスなど、非常に大規模な計算を必要とする用途や研究を含める環境を作り出すことである。

新しいAIベースのアルゴリズムが熱ストレスを監視

気温が上昇すると、例えば警備員や配送業者など、屋外で活躍している従業員の健康が脅かされる。日本では、毎年年間400-500件の職場災害が熱中症に起因しており、企業は過酷な状況で働く従業員を守るための対策を講じている。

富士通では、職場の夏の安全性を高めるアルゴリズムを開発しました。富士通のHuman Centric AIプラットフォーム、Zinraiに基づき、このアルゴリズムで作業者の進行中の熱ストレスを推定する。富士通は、IoTを使用して現場の安全管理をサポートするデジタルビジネスプラットフォームMetaArcの一部としてアルゴリズムを公開する予定だ。また、川崎工場では6月から9月にかけて内部試験を実施している。

出典：富士通（2017）

同社によれば、「セキュリティやその他の職務が一般的に行われている場所は、労働者が熱ストレスに敏感な場所です。しかし、体調の変化は個人によって異なるため、一律の対応が難しいのです。この新たに開発されたアルゴリズムは、個人ごとに熱ストレスの蓄積を推定し、個々の条件に基づいて人々を保護する方法を調整することを可能にします。」

機械学習で肺疾患診断を進歩

富士通研究所はFujitsu R&D Center Co., Ltd.との共同開発により、肺炎および肺気腫を含む肺疾患群の診断を改善する技術を開発した。この技術は、これらの疾患状態に起因する異常陰影に基づき、コンピュータ断層撮影（CT）データベースから類似の疾患症例を検索する。肺炎のようなびまん性肺疾患では、異常陰影が臓器全体に広がっている。これらの三次元の問題は、臨床医が解釈し診断するために多くの知識と経験を必要とするのだ。

	出典：富士通（2017）

富士通が説明するように、「この技術は画像解析によって臓器の複雑な内部を領域に自動的に分割し、機械学習を使用して各領域の異常陰影候補を認識します。臓器を空間的に周辺、中心、上、下、左、右に分割して、各領域の異常陰影の広がりに着目することで、診断のための類似点を決定するときと同じように医師が行うことが可能になるのです。」

実際のデータを用いた初期の研究では、正確な診断を達成するのに要する時間を短縮することで、人命を救う可能性のある精度の高いアプローチであることを示している。

日本政府のオープンなデータ利用の促進

富士通は6月28日、内閣官房の国家情報通信技術戦略局（National Strategy Office of Information and Communications Technology）が国家や地方公共団体の公開データの利用を促進するためのプロジェクトに参加すると発表した。目標は、人口統計、産業構成、地理データなどの公開データをよりアクセスしやすくすることによって、国家の競争力を強化することだ。

富士通は、Zinraiプラットフォームを活用して、同じ意味を持つテキストを関連付ける複数の政府システムにわたるデータを横方向に検索できるテストシステムを開発する予定だ。このシステムは、ユーザの検索結果からその提案を微調整することもできるように “学習”する。

出典：富士通（2017）

この調査「AIベースのマルチデータベース検索とベストレスポンス提案システムの構築（データカタログサイトのユーザビリティ向上に関する調査研究）」は2017年12月22日まで行われる。これにより富士通は導入のために試行案を情報通信技術戦略局に提出する予定だ。

ジンレイAIフレームワーク：

出所：富士通（2016年）