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導入事例

2018/11/21

[導入事例] 東京大学 山崎研究室様

機械学習用ウルトラハイエンド GPU サーバシステムと静音ラックを導入頂きました。

研究内容

 東京大学 山崎研究室 山﨑俊彦 准教授にお話を伺いました。

 

研究室・研究内容のご紹介 

 山崎研究室様は、SNSなどに投稿された膨大な数の画像や動画、音声、テキストなどを用いたマルチメディア処理による魅力工学の研究、物体認識や行動認識などといったパターン認識・機械学習の研究、新しい計算方式による高速化や最適化の研究などをされています。上記テーマに限らずマルチメディア処理に関する様々な研究をされており、国内外の企業や大学との共同研究も多数行われています。リアルなデータに触れ、研究開発したシステムを実際のシステムに実装し社会実験するところまでを視野にいれて研究をされています。

 

▶ Attractiveness Computing (魅力工学)

 我々が人やサービス、もの等に対して感じる「魅力」に興味がある。なぜ、どのようにその魅力を感じるのかを深層学習、機械学習、統計処理、グラフ信号処理などを用いて解析し、魅力度の予測や魅力度をさらに向上させるための仕掛けづくりなどを行っている。企業とのコラボレーションも多い。

 1. プレゼンテーション・講義などの解析・評価・向上。
 2. 広告・CM 動画の印象解析。
 3. SNS における人気度予測と人気獲得支援。
 4. 消費動向解析 (ブランド間距離、流行検出等)。
 5. 婚活・妊活・子育て支援。
 6. 魅力的な画像編集 (化粧、デザイン、インスタ映え等)。
 7. 画像・映像の品質評価,フォトアルバム生成。
 8. 不動産情報処理 (間取認識・検索、物件の魅力・推薦等)。
 9. ファッション解析 (印象解析、アイテム認識等)。

 

 

プレゼンテーションの解析

 

 

写真の人気予測とタグ推薦

 

 

▶ 機械学習・パターン認識の新領域開拓

 機械学習やパターン認識について、単に既存技術を高性能化するのではなく下記のような新しい試みを行っている。

文脈を考慮した画像・パターン認識結果の精錬化

 文脈を考慮した画像認識の精練化を研究している。例えば、マルチラベル問題における他のラベルとの共起関係や、ある物体の周りの物体情報を使った認識性能向上を行っている。

 

転移学習によるドメインを跨いだ物体検出

 自然画像で学習した物体検出器を新規ドメインの画像でも高い性能を発揮できる多段階転移学習を提案している。

 

深層強化学習やメタ深層学習を用いた新しい画像処理

 強化学習を画像処理に用いる試み、旧来技術と最新の深層学習を協調的に扱うためのメタAI技術を研究している。

 

 

直感的な高速画像検索

 

 

多段階転移学習

 

 

深層強化学習による画像処理

 

 

メタDNN による高解像度化

 

 

▶ 実世界応用

 上記に収まらない実世界応用志向の研究も行っている。

医療情報処理

 医療機関やベンチャーと連携しながら不妊治療支援や画像認識による病名診断支援などを行っている。

 

IoTカメラによる保育園・老健施設等での見守り支援

 ベンチャー企業と連携して教育機関や医療系施設での見守り支援を行っている。

 

テキストチャット解析

 テキストチャットについて,お互いの意図を反映できる解析モデルを研究している。
オンライン婚活における連絡先交換成否予測やチャット上での犯罪者検出に応用している。

 

 

IoT カメラによる育児・介護支援

 

 

チャットの結果予測

 

 

 

   東京大学 相澤・山崎研究室 ホームページ

   http://www.hal.t.u-tokyo.ac.jp/lab/

 

   山崎先生 ホームページ

   https://www.hal.t.u-tokyo.ac.jp/~yamasaki/

 

 

導入システム

Dummy Image

HPCT R425gs
 GPU : NVIDIA TESLA V100-PCIe 16GB HBM2 x4
 CPU : Intel Xeon Gold 12Core 3.0GHz x2
 RAM : DDR4-2666 192GB
 OS : Ubuntu 16.04 LTS

 

HPCT R425gs-10GP
 GPU : NVIDIA TITAN V 12GB HBM2 x10
 CPU : Intel Xeon Gold 12Core 3.0GHz x2
 RAM : DDR4-2666 384GB
 OS : Ubuntu 16.04 LTS

 

HPCT R424gs-8G
 GPU : NVIDIA TESLA P40 24GB GDDR5 x8
 CPU : Intel Xeon E5-V4 12Core 2.4GHz x2
 RAM : DDR4-2400 256GB
 OS : Ubuntu 16.04 LTS

 

HPCT R424gs-10G
 GPU : NVIDIA TITAN Xp 12GB GDDR5X x10
 CPU : Intel Xeon E5-V4 16Core 2.4GHz x2
 RAM : DDR4-2400 256GB
 OS : Ubuntu 16.04 LTS

 

HPCT SR80 for HPC
 防音特化型静音ラック
 騒音減衰量:-24.3dB(A)

 

 

 

 

 

 

 

HPCテックではGPUサーバの製造と設定、ラッキング作業をさせていただきました。 設置場所は静音性を必要とするため、複数台のGPUサーバに最適な個別専用仕様の静音ラックをご提案させていただきました。密封された箱に消費電力の高いサーバを設置するので事前に熱量計算やエアフローマネジメントを行わなければなりません。また、サーバからの排熱を邪魔しないようなケーブリングもさせていただいております。

 

 

最後に

導入後の感想お聞かせください

 静音・排熱ラックは大量のGPUサーバを利用する際、重宝しています。

 

 

山崎先生 ご多忙な中、貴重なお時間を頂きありがとうございました。
これからも研究活動に少しでもお役にたてる様、弊社も微力ながらお手伝いをさせていただきます。

 

 

 

 

 

 

 

 

弊社では、科学技術計算や解析などの各種アプリケーションについて動作検証を行い、
すべてのセットアップをおこなっております。

お客様が必要とされる環境にあわせた最適なシステム構成をご提案いたします。

各種カスタマイズ・詳細なお見積はこちらからお問い合わせください。