게시 및 게시 날짜 : 2018/11/13

AI의 클라우드 기반 컴퓨팅 시스템 인 온라인 바카라 사이트는 딥 러닝 학습 속도로 세계에서 가장 빠릅니다

-슈퍼 컴퓨터 에너지 절약 성능 순위에서 세계 4 위

포인트

  • 온라인 바카라 사이트 Grand Challenge로서 온라인 바카라 사이트의 능력을 최대한 활용하는 외부 사용자의 도전 지원
  • Sony Research Group 온라인 바카라 사이트 Grand Challenge에서 세계에서 가장 빠른 딥 러닝 속도를 깨뜨립니다
  • 온라인 바카라 사이트는 에너지 절약 성능 순위에서 세계에서 4 위, 공액 그라디언트 처리 성능 순위에서 세계에서 4 위를 차지했습니다


요약

국립 선진 산업 과학 기술 연구소 (National Research and Development Agency), 국가 선진 산업 과학 및 기술 연구소 [Nakabachi Ryoji 의장 (이하 "AI Research Institute") (이하 "AI Research Institute"라고 언급) "AI Bridging Cloud Infructure"(이하)의 기능에 도전 할 것입니다 " 2018 년 8 월 1 일에 운영을 시작한온라인 바카라 사이트 Grand Challenge구현되고 있습니다 10 월 2 일에 열린 2 차 온라인 바카라 사이트 그랜드 챌린지에서 11 월 13 일 보도 자료에서 소니 코퍼레이션 (HEALLIAFTER)의 연구 그룹이 세계에서 가장 빠른 딥 러닝 속도 기록을 크게 깨뜨렸다 고 발표되었습니다 또한 전 세계 슈퍼 컴퓨터를위한 에너지 절약 성능 순위Green500 List4 위,공액 그라디언트 방법처리 성능 순위HPCG 성능 목록5 위를 차지했습니다 Green500 목록 및 HPCG 성능 목록의 결과는 11 월 12 일 (중앙 표준시)에 미국 텍사스 달라스의 고성능 컴퓨팅, 네트워킹, 스토리지 및 분석 (SC18)에서 국제 회의에서 발표되었습니다

10 월에 열린 온라인 바카라 사이트 Grand Challenge에서 열린 소니 연구 그룹imagenet| 이미지 분류 데이터 세트RESNET-50학습 2176gpu9228_9336gigaflops, 세계의 Green500 목록에서 4 위를 차지했습니다 또한 6 월Top500 List로 세계에서 5 위를 차지한 후 HPCG 성능 목록에서 50885 Teraflops에서 5 위를 차지했습니다

Aito Research Institute는 온라인 바카라 사이트의 높은 컴퓨팅 파워 덕분에 온라인 바카라 사이트 Grand Challenge를 통해서만 가능할 인공 지능 분야에서 가장 중요한 문제의 과제를 계속 지원할 것입니다

 

온라인 바카라 사이트 사진 냉각 시스템 사진 AI 데이터 센터 빌딩 사진
왼쪽 : 온라인 바카라 사이트계산 노드랙의 일부, 중앙 : 냉각 시스템의 일부, 오른쪽 : AI 데이터 센터 빌딩


개발의 사회적 배경

온라인 바카라 사이트는 경제, 무역 및 산업의 "인공 지능에 관한 글로벌 연구 센터 개발 프로젝트"(2016 년 보충제 예산)의 일환으로 개발 된 고급 인공 지능 처리를 가능하게하는 대규모, 에너지 절약, 클라우드 기반 컴퓨팅 시스템으로 2018 년 8 월 1 일에 개방적이며, 고급적인 구성을위한 개방적이며, 고급적인 구성을위한 개방적이며, 개방적이며, 이번 시스템을 시작했습니다 일본의 기술이며, 광범위한 비즈니스에 의한 산업-아카데미아 정부 협업 및 사용을 촉진하고, 높은 컴퓨팅 능력을 활용하고, 사회적 구현을 촉진하며, 인공 지능 분야에서 가장 중요한 문제에 도전하는 인공 지능 기술의 연구 및 개발 및 시연을 가속화하고 있습니다 설계 및 개발은 AIST Kashiwa Center의 AIST-Tokyo Tech Real World Big-Data Open Innovation Laboratory (RWBC-Oil) AIST-Tokyo Tech Real World Big-Data Open Innovation Laboratory (AIS-Tokyo Tech Real World Big-Data Open Innovation Laboratory)에 의해 수행되었으며 AI Research Center의 AI 데이터 센터 구축에 건설되었습니다 온라인 바카라 사이트에는 4,352 개의 고성능 전력 절약 GPU가 장착되어 있으며 외부 공기와 가까운 온도에서 물이있는 산술 처리 장치 및 기타 장비를 직접 냉각하여 세계적으로 작동하는 클라우드 기반 컴퓨팅 시스템을 실현합니다

연구 이력

온라인 바카라 사이트를 사용한 인공 지능 분야에서 가장 중요한 문제의 과제를 촉진하기 위해 AIST는 2018 년부터 온라인 바카라 사이트 Grand Challenge라는 온라인 바카라 사이트 Grand Challenge라는 공개적으로 채용 된 프로그램을 구현하고 있습니다이 프로그램은 온라인 바카라 사이트의 최대 24 시간에 대한 최대 1,088 개의 노드 (4352GPUS)를 사용하는 인공 지능과 관련된 도전적인 문제를 공개적으로 초대합니다 국내 대학, 공공 연구 기관 및 민간 기업과의 관계가있는 사람들의 경우 각 세션마다 약 두 가지 작업을 수락합니다 선택된 문제의 경우 온라인 바카라 사이트 Grand Challenge를 개최하고 소규모 실행을 통해 연습 할 수있는 무료 기회를 제공 할 것입니다 우리는 2018 년에 총 3 개의 공개 채용을 보유 할 계획입니다바카라 커뮤니티의 공유 고성능 컴퓨터 인 ABCI 사용 계약에 명시된 문제를 준수해야합니다

최초의 공개 채용은 7 월에 개최되었으며, 도쿄 기술 연구소 (이하 "도쿄 기술 연구소 (Institute of Technology)", 소니 및 후지츠 리서치 연구소 (Fujitsu Research Institute, Inc)는 7 월에 운영되기 전 첫 공개 채용이 개최되었습니다 두 번째 공개 채용에서 도쿄 테크와 소니는 두 가지 문제를 채택했으며 10 월에 열렸습니다 첫 번째와 두 번째는 5 가지 작업은 온라인 바카라 사이트가 설치 한 방대한 수의 GPU를 사용하여 정확도를 잃지 않고 대규모 병렬 고속으로 ImageNet의 이미지 분류 데이터 세트를 사용하여 RESNET-50을 학습하는 일반적인 작업에 도전했습니다 Green500 목록 및 HPCG 성능 목록의 벤치 마크 측정은 두 번째 온라인 바카라 사이트 Grand Challenge와 함께 수행되었습니다 또한, 세 번째 공모는 11 월 말에 마감 될 예정이며 1 월 말에 개최됩니다

연구 컨텐츠

딥 러닝에서는 이미지 처리에 적합한 학습 속도가 중요합니다 딥 러닝 알고리즘의 성능 평가 중 하나는 ImageNet의 이미지 분류 데이터 세트를 사용하여 RESNET-50의 학습 속도와 경쟁하는 국제 벤치 마크입니다 대규모 GPU를 사용하여 분산 딥 러닝에서배치 크기학습 정확도가 줄어들고 GPU 간의 의사 소통 오버 헤드가 병목 현상이되어 학습 속도가 줄어 듭니다 소니가 온라인 바카라 사이트에 개발 한 방법을 적용함으로써 2176GPU를 사용하여 약 37 분 만에 완료되었으며 7 월 중국 Tencent가 기록한 66 분을 넘어서서 7 월에 가장 빠른 학습 과정을 허용했습니다 이 도전은 온라인 바카라 사이트에서 제공하는 특이점이라고도합니다컨테이너 미들웨어를 사용하여 실행되며 세계에서 컨테이너를 사용하여 분산 처리의 가장 큰 예 중 하나입니다

온라인 바카라 사이트 사용자는이 도전의 기초였습니다신경망 라이브러리 (NNABLA)의 오픈 소스 버전을 자유롭게 사용할 수 있습니다 결과 중 일부는 아래에 게시되었습니다

imagenet/resnet-50 224 초의 교육[PDF : 523KB]

온라인 바카라 사이트는 6 월 Green500 목록에서 8 위를 차지했지만 이번에는 WATT 당 성능 최적화와 함께 14423 기가 플롭으로 새로운 측정을 수행하여 이전 순위를 업데이트하고 4 위를 차지했으며 이전 순위를 업데이트했습니다

또한 50885 Teraflops로 세계 HPCG 성능 목록에서 5 위를 차지하여 산업용 사용과 같은 실제 애플리케이션을 실행하는 데 이점이 있습니다

미래 계획

우수한 성능 및 전력 절약으로 인정 된 온라인 바카라 사이트는 2018 년 8 월에 본격적인 운영을 시작했습니다 본격적인 운영에서 우리는 훈련 된 모델, 공개 데이터 및 훈련 된 데이터 세트의 제공을 고려하는 온라인 바카라 사이트 서비스를 구축 할 것입니다 우리는 온라인 바카라 사이트를 활용함으로써 광범위한 비즈니스의 산업-아카데미아 정부 협업 및 사용을 홍보하고, 높은 컴퓨팅 능력을 활용하고, 사회적 구현을 촉진하며, 인공 지능 분야의 가장 중요한 문제의 과제를 지원하는 인공 지능 기술의 연구 및 개발 및 시연을 가속화합니다 또한 시스템 협업 기술 및 대규모 데이터 분석 기술을 연구하고 개발하여 빅 데이터를 활용하고 운영 문제를 식별하여 계산 플랫폼 건설 기술에 대한 고급 연구에 대한 연구를 이끌 것입니다



터미널 설명

◆ 온라인 바카라 사이트 Grand Challenge
온라인 바카라 사이트를 사용한 인공 지능 분야에서 가장 중요한 문제의 도전을 촉진하기 위해 AIST가 구현 한 공개적으로 채용 된 챌린지 프로그램 선택된 과제는 온라인 바카라 사이트의 최대 1088 개의 노드 (4352 GPU)와 최대 24 시간의 사용이 부여됩니다[참조로 돌아 가기]
◆ green500 목록
Greening의 최근 추세에 대한 응답으로,이 목록은 Top500 목록에서 SuperComputers의 전력 성능 값 (속도 성능 값/전력 소비)을 1 위에서 500 위로 평가합니다
https : //wwwtop500org/green500/
*온라인 바카라 사이트 2018 년 6 월 순위에서 8 위
Aisotech Press 발표 2018 년 6 월 26 일 [참조로 돌아 가기]
◆ 공액 그라디언트 방법
대규모 동시 선형 방정식에 대한 반복 솔루션 중 하나 사전 프로세싱과 결합하면 직접 방법보다 빠르게 해결 될 수 있으며 컴퓨터 시뮬레이션 분야에서 산업용 사용과 같은 실제 응용 프로그램에서 널리 사용되는 것으로 알려져 있습니다[참조로 돌아 가기]
◆ HPCG 성능 목록
벤치 마크 HPCG (고성능 컨쥬 게이트 그라디언트)에 대한 성능 값 목록은 6 개월마다 1 ~ 500 위의 공액 그라디언트 방법을 사용하여
https : //wwwtop500org/hpcg/ [참조로 돌아 가기]
◆ imagenet
인터넷에서 Stanford University에서 수집 한 이미지 데이터 세트 일반적인 이미지 인식을위한 벤치 마크로 사용됩니다[참조로 돌아 가기]
◆ Resnet-50
2015 년 Microsoft Research Asia (MSRA)가 발표 한 신경망 모델 이미지 인식 분야에서 일반적으로 사용됩니다[참조로 돌아 가기]
◆ GPU (그래픽 처리 장치)
원래는 컴퓨터 그래픽 전용 프로세서 였지만 그래픽 처리가 더욱 복잡해지면서 성능과 범용이 증가했으며 이제는 고성능 계산을 위해 일반 목적 벡터 및 매트릭스 프로세서로 진화했습니다 또한 딥 러닝 속도를 높이는 데 널리 사용됩니다[참조로 돌아 가기]
◆ Giga Flops, Tera Flops
FLOPS (초당 플로팅 포인트 작업)는 초당 성능을 발휘할 수있는 부동 소수점 작업의 수를 나타냅니다 Giga (10에서 9의 전력), Terra (10에서 12의 전력)는 접두사입니다[참조로 돌아 가기]
◆ Top500 List
6 개월마다 전 세계 1 위에서 500 위의 SuperComputers의 벤치 마크 속도 성능 값 목록
https : //wwwtop500org/ [참조로 돌아 가기]
◆ 계산 노드
컴퓨팅 시스템을 구성하는 가장 작은 컴퓨터 단위 CPU 및 GPU, 메모리, 2 차 저장 장치 등과 같은 산술 처리 장치로 구성되며 주로 계산 처리를 수행합니다[참조로 돌아 가기]
◆ 바카라 커뮤니티, ABCI, 바카라 커뮤니티의 사용을위한 이용 약관,
온라인 바카라 사이트는 AIST 이외의 기업에서 외부에서 사용할 수 있습니다 본 이용 약관은 외부 사용에 적용되는 이용 약관을 요약합니다
https : //온라인 바카라 사이트ai/ja/how_to_use/customhtml [참조로 돌아 가기]
◆ 배치 크기
딥 러닝 모델을 업데이트하는 데 사용되는 데이터 수 분산 딥 러닝에서 여러 GPU가 동시에 학습 모델을 병렬로 업데이트하기 위해 사용되므로 배치 크기는 "GPU x x 수의 GPU 수"입니다[참조로 돌아 가기]
◆ 컨테이너 미들웨어
컨테이너는 가벼운 가상화 환경의 한 유형입니다 컨테이너 미들웨어는 소프트웨어의 편리한 배포, 설치, 실행 및 재사용을 허용하는 컨테이너를 기반으로하는 미들웨어입니다 Singularity는 Lawrence Berkeley National Laboratory에서 개발 된 컨테이너 미들웨어이며 대규모 클라우드 컴퓨팅 시스템에 적합합니다[참조로 돌아 가기]
◆ 신경망 라이브러리 (NNABLA)
딥 러닝을보다 효율적으로 만드는 소니가 개발 한 프레임 워크[참조로 돌아 가기]


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