HPC & AI フォーラム 2018~HP-CAST Japan~

2018年9月7日（金）ヒューレット・パッカード エンタープライズHPC & AI バイスプレジデント&チーフテクノロジーオフィサー（CTO）Dr. エンリン・ゴー

新しいHPCの展望

～AIとの融合～

AI : 2つのアプローチ

2

モデル?History / Examples

過去の予測 / 例

予測

ボトムアップ

予測

モデル法則 / ルール

トップダウン

現状のインプット

AI : 2つのアプローチ

3

AI (人工知能)

1. トップダウン演繹的法則/ルール手作り

2. ボトムアップ帰納的歴史/ 例入力ランキング機械学習と統計

クラスタリングラベルの無いデータ教師なし

予測カテゴリ

予測ポイント 回帰

分類ラベル付きデータ教師あり

強化 o ニューラルネットワーク. ディープラーニング. など

o 意思決定ツリー. ランダムフォレスト. など

o SVM. C-SVM. など

o ベイズ推定. 単純ベイズ. など

o K-methods. K-means. など

o 回帰. リニア. など

o など

o ニューラルネットワーク. ディープラーニング

マシンラーニングを活用したHPEのソリューション

4

IntroSpectfor cyber defense

ハイブリッドIT インテリジェントエッジ

HPEのお客様のユースケース 2018年8月時点

5

画像 分類、個数把握、ID、生体認証、表情認識、品質管理、医療、地震学,

音声 文字起こし、翻訳、PCI redaction,GDPR、 暗号化、 生体認証、音声認識

異常検知 コンプライアンス、不正検知、サイバーディフェンス

コネクテッド・カー 自動運転車

自律化 データセンター、 ハイブリッドIT、ネットワーク、 宇宙

対戦者 スポーツ、交渉

AI vs. Brain : ゲーム

AI: IBM Deep BlueGarry Kasparov, black

1997

Tic-tac-toeAI: U.Alberta Chinook

Don Lafferty, red

1995

AI: HPE, CMU LibratusKim, Les, Chou, McAulay

2017

AI: Google AlphaGoLee Sedol, white

2016

AI vs. Brain : ポーカー

7google : goh sandholm cube

ピッツバーグ・スーパーコンピューティング・センター : Bridges Supercomputer

48ノード 2xGPU Apollo 2000 752ノード 128 GB Apollo 2000 42ノード 3 TB DL580 4ノード 12 TB SuperdomeX

9

東京工業大学 TSUBAME 3.0 : HPE SGI 8600

540ノード

1,080 CPUs 2,160 GPUs

HPC & AI イノベーションへの継続的な投資

10

並外れた性能、Arm ベースのHPCクラスター加速された性能、GPUインテンシブなワークロードに最適

HPE Apollo 6500 Gen10

データインテンシブなワークロードのためのリアルタイム分析

HPE Superdome Flex Server

HPE Apollo 70

高密度 AMDベースのHPCプラットフォーム

HPE Apollo 35

HPE Apollo 6500 Gen10

4U

戦略

保持 キュレート 統合

HPE Data Management Framework for AI

Servers

HPC Application & Middleware Machine Learning Framework : TensorFlow, CNTK, Caffe

High Performance Storage

Scale-out NASParallel File Systems

All-Flash File System

TapeObject Storage & Cloud

Zero Watt Storage

HPE Data Management FrameworkRetention, Curation, Federation