著者
小川 宏高 松岡 聡 佐藤 仁 高野 了成 滝澤 真一朗 谷村 勇輔 三浦 信一 関口 智嗣
雑誌
研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC) (ISSN:21888841)
巻号頁・発行日
vol.2017-HPC-160, no.28, pp.1-7, 2017-07-19

国立研究開発法人産業技術総合研究所 (以降,産総研) では,平成 28 年度二次補正 「人工知能に関するグローバル研究拠点整備事業」 の一環として,平成 29 年度末に,東京大学柏 II キャンパスに,「AI 橋渡しクラウド (AI Bridging Cloud Infrastructure)」 (以降,ABCI という) の導入を計画している.ABCI は,我が国の人工知能技術開発のためのオープンなリーディングインフラストラクチャの実現を目指し,アルゴリズム (Algorithm),ビッグデータ (Big Data),計算能力 (Computing Power) の協調による,高度な人工知能処理を可能にする大規模かつ省電力なクラウド基盤である.本稿では,ABCI のサーバシステムにフォーカスしつつ,ABCI の概要と,システム設計上の論点と我々が採った方策について紹介する.

言及状況

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FP16/FP32混合精度演算における業界標準的な実効FLOPSの算出方法を教えて欲しい…誰か… (ABCIのAI-FLOPSは算出方法が載っていた) https://t.co/XsSI8tqRO6
@odashi_t FP16/FP32混合制度の演算による性能指標です(NVIDIA GPUやTPUの宣伝に使われる)。 ABCIのAI-FLOPSの定義は以下の文献では「あるベンチマークにおける参照精度(FP32 or FP64)に対しての検証指標基準をクリアした混合演算性能指標」でしょうか。 https://t.co/yoXRTKyOfR

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