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科学技術計算分科会 2018年度会合 [開催済]
挑戦!! コンピュータ×ヒト

コンピュータビジョンは人間の視覚に相当する機能をコンピュータ上に実現しようとする試みである。近年の深層学習に代表される機械学習技術とHPCの進化により、コンピュータビジョンにおける物体認識・検出性能は飛躍的に向上した。また、大規模データを対象とするスパース回帰や低ランク近似問題においても、これまでには困難であった問題が解けるようになりつつある。本講演ではこれらの機械学習技術について解説し、コンピュータビジョンにおける計算技術の方向性について議論する。

日本発の理論計算手法であるフラグメント分子軌道（FMO）法を用いて、タンパク質の電子状態および薬剤候補化合物との相互作用にもとづく構造ベース創薬技術を開発している。産学官連携のFMO創薬コンソーシアムが主体となって2015年度からHPCI産業利用課題を推進しており、これまでに「京」を用いて数千複合体構造のFMO計算を実施し、活性の予測、特異的相互作用の評価、構造解析支援等を行っている。さらにFMO計算結果のデータベース化を行っている。

AI橋渡しクラウド（ABCI）は、産総研が東京大学柏IIキャンパスに整備した、わが国の人工知能技術開発を加速するオープンで世界トップクラスの高速計算基盤である。理論ピーク性能は0.55 EFLOPS (FP16)、37 PFLOPS (FP64)を誇り、HPL実効性能は19.88 PFLOPSを達成した（2018年6月現在TOP500において世界5位および国内1位）。本講演では、ABCIの目標、ハードウェアおよびソフトウェアの構成、データセンタの構築、運用サービスについて紹介する。

スーパーコンピュータ「京」の後継機となるポスト京を開発が進められている。ポスト京では、CPUにArmアーキテクチャが採用されるなど様々な変更点が加えられている。これらのシステムの変化を吸収しアプリケーションをスムーズに移行するためには、コンパイラの最適化技術が必要不可欠となる。本発表では、スーパーコンピュータシステムにおけるコンパイラの役割と技術に触れ、ポスト京に向けたコンパイラの開発戦略について紹介する。