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計算科学研究センター 高性能人工知能システム研究チーム

チームリーダー 松岡 聡(Ph.D.)

研究概要

松岡 聡 (Ph.D.)

R-CCSの研究チームの一つである「高性能人工知能システム研究チーム」は、「ポスト京」などの最先端の高性能計算基盤を用いた次世代のAIの探求を行うため、国内のHPCおよびAI研究機関と連携した上で、“人工知能・機械学習と高性能計算の相互的な高性能化”を目指し、特にそのための高性能システム・ソフトウェア・アルゴリズムの研究を行います。特に、具体的には深層学習の超スケール・超高速化:深層学習の最新のアルゴリズムやフレームワークと、HPCでのMPIなどの超並列化をサポートするシステムソフトウェアを用いて、ポスト京を含む大規模なスーパコンピュータ基盤上で超スケーリングするシステム研究、深層学習や他の機械学習・AI関連のアルゴリズムを分析し、それらの性能モデリングを行い、演算カーネル部分を最新のハードウェアアーキテクチャにおいて加速するシステム研究、超高速・超スケール化した機械学習のシステムを用いて、超深層なニューラルネットワークや、高解像度GANなどの、莫大な計算量が必要な先進的AIアルゴリズムを加速するシステム研究、機械学習に代表される経験則的手法でHPCのアルゴリズムやアプリケーションを大幅に加速するシステム研究などを、内外のHPCおよびAIに関する研究機関と連携して行っていきます。

研究主分野

  • 情報学

研究関連分野

  • 高性能計算
  • 並列・分散処理
  • 計算機システム

キーワード

  • 高性能人工知能システム
  • スケーラブルな深層学習
  • 深層学習等の人工知能アルゴリズムの性能モデリング
  • 高度な深層学習アルゴリズムの加速
  • 人工知能とシミュレーションの融合

主要論文

「*」は、理研外のみでの成果です。

  • 1.*Kazuki Osawa, Yohei Tsuji, Yuichiro Ueno, Akira Naruse, Rio Yokota, and Satoshi Matsuoka.:
    “Large-scale Distributed Second-order Optimization Using Kronecker-factored Approximate Curvature for Deep Convolutional Neural Networks”
    2019 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2019), to appear.
  • 2.*Yusuke Nagasaka, Akira Nukada, Ryosuke Kojima, and Satoshi Matsuoka.:
    “Batched Sparse Matrix Multiplication for Accelerating Graph Convolutional Networks”
    The 19th Annual IEEE/ACM International Symposium in Cluster, Cloud, and Grid Computing (CCGrid 2019), to appear.
  • 3.*Shweta Salaria, Aleksandr Drozd, Artur Podobas, and Satoshi Matsuoka.:
    "Learning Neural Representations for Predicting GPU Performance"
    ISC High Performance 2019 (ISC'19), to appear.
  • 4.*Pak Markthub, and Mehmet E. Belviranli, Seyong Lee, Jeffrey Vetter, and Satoshi Matsuoka.:
    "DRAGON: Breaking GPU Memory Capacity Limits with Direct NVM Access"
    Proceedings of the ACM/IEEE International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage, and Analysis (SC'18), pp 32:1--32:13.
  • 5.*Yosuke Oyama, Tal Ben-Nun, Torsten Hoefler, and Satoshi Matsuoka.:
    "Accelerating Deep Learning Frameworks with Micro-batches"
    2018 IEEE International Conference on Cluster Computing (CLUSTER 2018) pp 402-412.
  • 6.*Yosuke Oyama, Akihiro Nomura, Ikuro Sato, Hiroki Nishimura, Yukimasa Tamatsu, and Satoshi Matsuoka.:
    “Predicting Statistics of Asynchronous SGD Parameters for a Large-Scale Distributed Deep Learning System on GPU Supercomputers”
    2016 IEEE International Conference on Big Data (Big Data 2016), pp. 66-75.

関連リンク

メンバーリスト

主宰者

松岡 聡
チームリーダー

メンバー

五十嵐 潤
上級研究員
GEROFI Balazs
上級研究員
DROZD Aleksandr
研究員
SALARIA Shweta
特別研究員
VATAI Emil
特別研究員
遠藤 敏夫
客員主管研究員
ATTIA Mohamed Wahib Mohamed
客員研究員
野村 哲弘
客員研究員
CHEN Peng
客員研究員
ROGERS Anna
客員研究員
横田 理央
客員研究員

お問い合わせ先

〒650-0047 神戸市中央区港島南町7-1-26
計算科学研究センター
078-940-5580
078-304-4957
Email: matsu [at] acm.org
※[at]は@に置き換えてください。

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