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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

採用情報

募集職種 応募締切
研究員、特別研究員募集 ポストが決まり次第

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

matsu [at] acm.org
※[at]は@に置き換えてください。

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