GPU2019 開催概要

GDEPソリューションズ主催「GPU Computing Workshop for Advanced Manufacturing 2019」（愛称：GPU2019）は、プロメテック・ソフトウェア主催「Prometech Simulation Conference（PSC）」と同時開催で、毎年1回開催しています。（PSC Webサイト→ https://www.prometech-sc.com/）

GPU2019のディープラーニングセッションでは、AIをビジネスに活用したいと考えている企業の管理職の方や一般の方を対象に「AIビジネスを成功させる秘訣とGPUがもたらす効果」をテーマに、AIやディープラーニングを活用してビジネスを成功された企業様より、AIを活用する上で大切なことや注意する点、そしてGPUを導入した経緯や効果も交えてお話をしていただきます。

また、新企画であるテクニカルセッションでは、進歩が著しい「画像処理とAIの融合」、「GPUスパコン」の2つのテーマに焦点を当て、ソフトウェア開発者の方に向けて、最先端の技術トピックスをお届けします。

そして、今年も基調講演、特別講演に、業界の第一人者をお招きしています。
産業界と大学が一堂に会し、AIやGPU利用による未来ビジョンについて議論できる貴重な場にしたいと思っています。
皆さまのご参加を心よりお待ちしております。

午前の部 PSC2019 / GPU2019 共通

10:35-11:20 B2F ホール

AIが成長を続ける小型ロケット「イプシロン」－エンジニアのあくなき挑戦－

宇宙航空研究開発機構 (JAXA) 宇宙科学研究所宇宙飛翔工学研究系
教授森田泰弘先生

講演概要
プロフィール

イプシロン開発では、斬新な設計コンセプトにより高性能でコンパクトなロケットデザインを実現しました。それは単にロケットの性能向上という従来の延長ではなく、簡単に打ち上げられるロケットという別次元の質的成長をもたらしました。
その実現のカギは、開かれた宇宙、すなわち異分野のアイディアと連携する柔軟な発想です。
その代表例としてIT/AI技術を活用した世界でも初めてのモバイル管制を含め、イプシロン完成までの道のりを展望します。

1982年東京大学工学部航空学科卒業
1987年東京大学大学院工学系研究科博士課程修了。工学博士
1988年カナダ・ブリテッシュ・コロンビア大学客員研究員
1990年宇宙科学研究所(現JAXA)システム研究系助手。M-Vロケットのシステム設計、誘導制御系開発を主導。
2003年宇宙科学研究所教授
同年10月から M-Vロケットプロジェクトマネージャ、引き続き、2017年3月までイプシロンロケットプロジェクトマネージャ、現在は宇宙科学研究所研究基盤技術統括及び宇宙飛翔工学研究系教授として研究教育に従事。専門はシステムと制御。

11:25-11:55 B2F ホール

ディープラーニングの最新事例とNVIDIAのプラットフォーム

エヌビディア合同会社エンタープライズ事業部事業部長
一般社団法人日本ディープラーニング協会理事
井﨑武士様

講演概要
プロフィール

米国、中国を中心にディープラーニング技術の社会実装は急速に進んでおり、まさに第4次産業革命が始まりつつあります。省力、省人化による最適化ソリューションだけでなく、付加価値を提供する事例も増加し、利益率を最大15%も改善している企業も出始めています。本講演では、様々な業界における活用事例をご紹介するとともに、その開発および実装をサポートするNVIDIAの最新プラットフォームやその取り組みをご紹介します。

1997年東京大学工学部材料学科卒業後、1999年東京大学大学院工学系研究科金属工学専攻修了。
1999年日本テキサス・インスツルメンツ株式会社に入社。DVDアプリケーションプロセッサ、携帯電話用カメラ映像、画像信号処理プロセッサ、DSPアプリケーションの開発を経て、デジタル製品マーケティング部を統括。エンターテイメント製品からインダストリアル製品にいたる幅広い領域のビジネス開発に従事。
2015年 NVIDIAに入社し、深層学習（ディープラーニング) のビジネス開発責任者を経て、現在エンタープライズ事業部を統括。一般社団法人日本ディープラーニング協会理事。

午後の部　GPU2019 Special Guest

ディープラーニングセッション

High Performance Computingによる物理シミュレーションと人工知能の融合へ向けて

東京大学地震研究所計算地球科学研究センターセンター長・教授
東京大学大学院工学系研究科社会基盤学専攻
理化学研究所革新知能統合研究センター
市村強先生

世界高性能の超大規模シミュレーションアルゴリズムを開発、2018年ゴードン・ベル賞ファイナリスト

講演概要
プロフィール

High Performance Computing によって、大規模な物理シミュレーションや大規模な人工知能が実現されてきました。
しかしながら、解くことが難しい問題がまだ多く残されており、ブレークスルーが望まれています。
物理シミュレーションと人工知能の融合は、そのような新たな可能性を秘めています。例えば、物理シミュレーションにより生成したデータにより人工知能を構築すること、また、人工知能により物理シミュレーション自体を改善することも考えられます。
本講演では、地震問題を例に、このような融合の可能性について探ります。

1999年東京大学大学院工学系研究科修士課程修了（社会基盤工学専攻）
2001年東京大学大学院工学系研究科博士課程修了（社会基盤工学専攻）
同年東北大学助手
2005年東京工業大学助教授
2009年東京大学准教授
2019年同教授、文部科学大臣表彰科学技術賞若手科学者賞

ディープラーニングセッション

ゲームAIの現状と未来、そしてこれからのAI開発に必要なこと

株式会社スクウェア・エニックステクノロジー推進部リードAIリサーチャー
三宅陽一郎様

FINAL FANTASY XVで用いられたAI技術開発で陣頭指揮をとられています。

講演概要
プロフィール

デジタルゲームは現在では現実そっくりの世界を作り出すことができ、それはこれからの人工知能の箱庭です。
その箱庭では、現実よりも少し早く人工知能技術が実現され組み込まれています。
ゲームAI世界の人工知能の全容をお知らせすることで、これからの皆様の人工知能開発の一助となればと思います。
よろしくお願いいたします。

京都大学で数学を専攻、大阪大学（物理学修士）、東京大学工学系研究科博士課程を経て、2004年よりデジタルゲームにおける人工知能の開発・研究に従事。理化学研究所客員研究員、東京大学客員研究員、九州大学客員教授、IGDA日本ゲームAI専門部会設立（チェア）、日本デジタルゲーム学会理事、芸術科学会理事、人工知能学会編集委員。著書に『人工知能のための哲学塾』『人工知能の作り方』『ゲームAI技術入門』。共著に『ゲーム情報学概論』『FINAL FANTASY XVの人工知能』

テクニカルセッション1

ニューラルネットワークと視覚パターン認識

一般財団法人ファジィシステム研究所特別研究員
福島邦彦先生

ディープラーニングの父！
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の原型ネオコグニトロン開発者
今も現役でネオコグニトロン改良の研究に従事されています。

講演概要
プロフィール

高いパターン認識能力を学習によって獲得することができる手法として、深層学習 (deep learning)やCNN (convolutional neural network)が最近注目を集めています。
福島が1979年に発表したネオコグニトロンもそのような階層型多層神経回路の一種で、文字認識をはじめとする視覚パターン認識に高い能力を発揮します。
ネオコグニトロンの歴史は古いが、現在に至るまで種々の改良が加えられ発展を続けています。現在広く用いられているdeep CNNとの相違点に重点を置きながら、最近のネオコグニトロンを紹介します。

1958年京都大学工学部電子工学科卒．同年 NHK入局．
NHKの技術研究所，放送科学基礎研究所（視聴科学研究室）, 放送技術研究所などを経て,
1989年大阪大学基礎工学部生物工学科（1997年大阪大学の組織変更により大学院基礎工学研究科システム人間系専攻）教授
1999年電気通信大学電気通信学部情報通信工学科教授
2001年東京工科大学教授
2006年（～2010年）関西大学・客員教授
現在ファジィシステム研究所・特別研究員（非常勤）
工学博士

テクニカルセッション 1
イメージングAI　― 画像処理とAIの融合 ―

オーガナイザー

株式会社モルフォ
CTO室リサーチャー
博士（理学）黒田康浩様

イメージング技術は近年、ディープラーニングなどの先端的なAI技術と融合することで、人間の能力をはるかに超える高度な画像認識が可能になりつつあり、さらにハードウェアの進歩に伴って、解像度の高い画像についても高速に処理できるようになってきたことから、社会の幅広い分野での利用可能性が広がっています。

具体的には、自動車の安全性向上・自動運転や、工場での生産性向上、スポーツシーンでの活用や医療・生命科学分野への応用など、様々な分野での実用化が急速に進んでおります。また、推論を実行する環境についても、リッチな環境から、安価なハードウェアまで広がりを見せており、今後はさらに、我々の生活に根ざした分野での応用も進んでくるものと思われます。
このような画像処理・画像認識に関する技術は今後の「人手不足の時代」に対するソリューションとして大きな期待を持たれています。

このテクニカルセッションでは、「画像処理とAIの融合」に焦点をあて、最新の技術動向や、ベンチャー企業等による研究開発・産業応用の具体例などをご紹介するとともに、今後、イメージングAIの技術が社会に貢献できる可能性やそのインパクト、今後の課題についても考察していきたいと考えています。

テクニカルセッション 2
GPUスパコンとOpenACC

オーガナイザー

東京大学情報基盤センター
スーパーコンピューティング研究部門准教授
博士（理学）下川辺隆史先生　

エヌビディア合同会社
HPC ソリューションアーキテクト
博士（工学）丹愛彦様

GPUは消費エネルギーあたりの演算性能が高いため、近年、日本や米国をはじめとした様々な国で、GPUを大規模に搭載したスパコンが稼働しています。
一方で、GPUスパコンにおけるGPU間通信は、ますます大きなボトルネックとなってきています。
そのような中で、GPU間通信を抜本的に高速化する技術として、NVIDIA社の開発する「NVLink」が登場し、エンジニアリング分野におけるシミュレーションの高速化に、大きく貢献すると期待されています。
また、2019年3月にNVIDIA社が多くのスパコンで採用されているInfiniBandを開発するMellanox社の買収を進めるとの発表があり、今後の動向が注目されます。

GPUアプリケーションの開発は、その開発コストの高さも大きな課題です。ハードウェアの進化とともに、ここ数年でコンパイラやライブラリも大きく発展しており、OpenACCといった指示文ベースの開発環境も成熟してきました。
このような開発環境を活用することにより、一般のユーザーがより少ない労力で、複数のGPUを使用したスーパーコンピューティングを活用できる時代が近づいています。

本セッションでは、GPUをシミュレーションに活用したいと考えている技術者を対象にして、NVLinkベースのGPUスパコンを活用した解析事例をご紹介するほか、OpenACCも含めた最新の開発環境を用いたアプリケーション事例についてもご紹介し、いわゆる「エクサスケール・スパコン」時代の技術トレンド、ソフトウェア開発の方向性、今後の課題を考察していきたいと思います。

開催概要　GPU2019 / PSC2019 共通

開催日	2019年12月6日（金）10:00 - 18:00　受付 9:30 ～
会　場	ベルサール東京日本橋（東京日本橋タワー）「日本橋駅」 B6 北口直結（銀座線・東西線・浅草線）「東京駅」八重洲北口徒歩6分「三越前駅」 B6出口徒歩3分（銀座線・半蔵門線） M A P
参加費	無料（事前登録制） ※ GPU2019 / PSC2019 のどちらにもご参加いただけます。
ご昼食	ご昼食のご用意はございません。 ※ 講演資料集を事前に参加登録サイトからご購入手続きをいただいた方には、お弁当引換券が付いています。
講演資料集（有料）	2,500 円/冊（税込価格：2,750 円/冊）・PSC2019/GPU2019 の講演者の配布用講演資料がつまった一冊です。（すべての講演者様に配布用の資料をご用意いただく予定ですが、当日の発表資料と異なる場合もございます。予めご了承ください。）・事前に参加登録サイトからご購入手続きをいただいた方には、開催当日の受付時にお弁当引換券をお渡しします。 ※ 講演資料は、PDF等の電子ファイルでの配布は行ないません。 ※ 当日にも講演資料集をご購入いただけますが、お弁当引換券はついておりません。 ※ 当日のご購入は、在庫がなくなり次第、終了とさせていただきます。お渡し方法・・・当日の受付時に、領収書とあわせてお渡しします。お支払い方法・・・クレジットカードのみ（当日のご購入もクレジットカードのみとなります）
定　員	1,000 名
主　催	GDEPソリューションズ株式会社プロメテック・ソフトウェア株式会社