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JHPCN 大規模データ・大容量ネットワーク利用課題の例

平成29年度JHPCN課題募集要項の「1.共同研究分野の留意点②」にある大規模データ・大容量ネットワーク利用課題として、東工大の資源を利用する場合の例を以下に示します。この例に限らず,多くの大規模データ・大容量ネットワーク利用課題の応募を歓迎します。

東京工業大学における大規模データ・大容量ネットワーク利用課題の例

 近年急速に注目を集めるディープラーニングを中心とする機械学習を用いた研究のためには、大規模入力データの格納と、高速演算の双方が必要となります。このために、TSUBAME2.5スパコンの多数GPU(システム全体で4000基以上)とストレージ(ユーザグループあたり30TBまで)という特性を活用し、大規模かつ高速な機械学習を可能とする環境を提供します。プリインストールされ、GPU利用可能なフレームワークを活用することにより、現在急速に進展している大規模機械学習の研究をスピーディーに推進できることが期待されます。
 またH29年8月ごろら稼働予定のTSUBAME3.0においては、上記の内容が性能・容量ともスケールアップした形で利用可能な予定です。


利用可能資源

《ハードウェア資源》
別紙1のTSUBAME2.5の欄参照。特に、ノードあたり3基のTesla K20X GPUを利用可能。
(平成29年8月よりTSUBAME 2.5の後継機により資源提供の予定)
《ソフトウェア資源》
別紙1のTSUBAME2.5の欄参照。特に本項目に関連の深い点を以下に示す:
【OS】SUSE Linux 11SP3
【利用可能言語】Python2, Python3, Java, R
【アプリケーションソフトウェア】Caffe, Chainer, Theano, TensorFlow
(現時点ではセンター教員等によるサポート。また一部機能が制限される可能性有)

利用形態

TSUBAME2.5
通常の利用形態に準ずる。

本拠点の資源利用と共同研究に関する問い合わせ先

東京工業大学 学術国際情報センター JHPCN担当
jhpcn-kyoten@gsic.titech.ac.jp

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