深層学習の壁を越える!未来のAI革命とは?

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  • 深層学習がデータとの相互作用を変革したが、科学研究がその最前線を担っている。
  • NERSCはエネルギーと技術研究を支える主要なスーパーコンピューティングセンターの一つである。
  • スケールにおける深層学習の挑戦と機会を探求する会議がSC24で開催される。
  • 深層学習が幅広い分野でデータとの相互作用を根本から変えつつあります。特に、科学研究においては、高性能コンピューティング(HPC)と人工知能(AI)が融合し、革新的な推進力となっています。この革命の先端に立つのが、米国エネルギー省のローレンス・バークレー国立研究所のNERSC(国立エネルギー研究科学計算センター)です。NERSCは、エネルギー、科学、技術研究を支援するための主要なスーパーコンピューティングセンターの一つです。

    氏、NERSCのデータ&AIサービスのグループリーダーであり、AIと科学の部門副長でもある氏は、スケールにおける深層学習の挑戦と機会を探るためのインサイトを提供します。SC24会議では、「Deep Learning at Scale」というチュートリアルをリードし、深層学習のワークロードを拡張するために採用されている現在の戦略とアプローチについて専門家と共に探求します。

    スケーリングは単純に単一のGPUで動作するものを大型HPCマシンへ展開する以上の複雑さを伴い、モデルトレーニング後の効率的な再利用も課題です。特に大規模言語モデルを越えて適用可能なツールの不足が問題です。SC24のような会議は、多くの分野の専門家が協力し合うことで、AIおよびHPC分野の前進を目指す重要な場となります。イベントの参加は、スーパコンピューティングの潜在能力を引き出すために不可欠です。

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    この深層学習がデータとの相互作用を変えるって、
    具体的にはどんなことに役立つの?

    高性能コンピューティングとAIの融合って、
    どうやって科学研究を進めてるの?

    深層学習は、大量データからパターンを見つけ出し、予測や最適化を可能にします。高性能コンピューティングとAIの融合は、例えばより速く新薬の候補を探すことや、気候モデルを詳細に予測する力を持っています。

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    アヤカさんがおっしゃる通りですね。

    特にこのニュースでは、

    深層学習と高性能コンピューティング(HPC)の融合が

    科学研究を推進しているというコンセプトが重要です。

    NERSCがその最前線に立ち、

    エネルギーや技術の研究を支援しているんですよ。

    また、SC24会議では、深層学習のスケールアップの際に

    直面する課題と機会に焦点を当てています。

    つまり、単にモデルを大きなコンピュータに展開するだけではなく、

    効率的な再利用や大規模な言語モデルなどの適用が

    重要なポイントとされているんです。

    ところで、スーパコンピューティングの能力を最大限に引き出すためには、

    科学者たちの協力やこうしたイベントが不可欠なんですよ。

    この分野の進化は、我々の日常生活にも多大な影響を及ぼすものですから、

    大学としても注目していきたいと思っています。

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