深層学習の壁を越える!未来のAI革命とは?
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。
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。
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。
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。