Turing Tech Talk #15 オンプレ・クラウドのGPU環境最適化と次世代クラスタ構想

チューリングでは、「We Overtake Tesla」というミッションのもと、次世代の完全自動運転技術を開発しています。 ビジョンベース自動運転のための深層学習モデルやレベル5自動運転に利用するマルチモーダル基盤モデル・世界モデルなどの研究開発を行う大規模なGPU計算環境を構築しています。

本イベントでは、GPUリソースの最適化やハイブリッド環境の設計、次世代のクラスタ構築に関する実践的なアプローチを紹介します。特に以下のようなテーマを扱う予定です。

• マルチモーダル基盤モデル・世界モデルを開発するためのGPU計算環境の構築
• オンプレとクラウドのGPU環境比較：コスト・パフォーマンス・スケーラビリティの最適解
• AWS/Azure/GCP上での計算環境

機械学習・データ解析・HPC分野において、オンプレミスとクラウドのGPU活用に関心がある方や、次世代の計算基盤設計に携わるエンジニアにとって、有益な内容となっています。GPUクラスタの最適化と分散システムの設計に興味がある方は、ぜひご参加ください。 （※）オンラインでのイベント実施となります

発表者のプロフィール

渡辺 晃平 Kohei Watanabe

シニアインフラエンジニア
高等専門学校で電子工学(半導体やレーザー)を学んだ後、新卒でNTTコミュニケーションズに入社。 新設されたクラウドサービス部において当時国内においても新しいクラウドサービスの開発をした後、サービス企画部門に異動しクラウドサービス企画をやりながら、複数のGPUクラスター案件を担当。その後、NetAppに転職し、ストレージ技術を学んだ後、チューリングに入社。

山口 祐 Yu Yamaguchi

CTO (Chief Technology Officer)
産業技術総合研究所・米国立標準技術研究所で研究する傍ら、独自に深層学習ゲームAIの開発を始め、日本の囲碁AIプロジェクトで開発代表を務める。最大1,100GPUの分散強化学習を実現し、囲碁AIで世界大会準優勝の他、将棋AIでも世界大会優勝などの実績。HEROZ株式会社 執行役員を経て、2022年チューリングに創業メンバーとして参画。自動運転AIの研究開発の他、LLMを含む生成AI開発全般のマネジメントを担当。東京大学大学院理学系研究科卒。

お申し込み方法

connpass申し込みフォームよりエントリーをお願いします。

募集対象

社会人・学生問わず、自動運転やAI開発について興味のある方

開催概要・開催場所

概要

• 開催日時：4/1（火）19:00‐19:45
• 開催・集合場所：オンライン
• 参加人数：上限なし

開催場所

オンラインで開催しています。

注意事項

• 感染状況の拡大や天災等により、開催を中止する場合がございます。
• タイムスケジュールや参加者は変更となる可能性がございます。
• イベントの内容は後日任意の媒体にて公開させていただくことがございます。
• イベントは止むを得ず中止させていただく場合がございます（その際は、本サイトからのメッセージよりご連絡させていただきます）。

主催：Turing株式会社