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PFN、深層学習用のGPUスパコンを拡張、NVIDIA Tesla V100×512基を追加

2018年3月28日(水)日川 佳三(IT Leaders編集部)

Preferred Networks(PFN)、NTTコミュニケーションズ(NTT Com)、NTTPCコミュニケーションズ(NTTPC)の3社は2018年3月28日、PFNのスーパーコンピュータ「MN-1(エム・エヌ・ワン)」のGPUを拡張し、「MN-1b」とすると発表した。MN-1bは 、2018年7月から稼働する。

 MN-1を拡張したMN-1bでは、米NVIDIAが2018年3月27日に発表したGPU「NVIDIA Tesla V100 32GB」を512基追加する。拡張部分の理論上のピーク性能は、ディープラーニング(深層学習)で使う混合精度浮動小数点演算で約56PFLOPSであり、拡張部分だけで従来の約3倍のピーク性能となる。

 MN-1は、ディープラーニングの研究開発を目的に、PFNが2017年9月に稼働させた、GPUベースのスーパーコンピュータである。NTT Comの東京第4データセンターに設置してあり、GPUの基盤としてNTT ComとNTTPCのサービスを利用している。

 現行のMN-1は、GPUとして米NVIDIAの「Tesla P100」を1024個使っている。スーパーコンピュータの性能ランキング「TOP500(www.top500.org)」の最新版(2017年11月公開)によると、MN-1のLINPACKベンチマーク値は1.391ペタFLOPSで、産業領域のスーパーコンピュータにおける世界12位、国内1位である。

 今回の拡張で、既存のTesla P100×1024個に、新たにTesla V100×512個を追加する。PFNは、性能を拡張したMN-1bを使って、オープンソースの深層学習フレームワーク「Chainer(チェイナー)」の高速化を進める。

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