MN-3が動き出します - Preferred Networks Research & Development
Preferred Networksは，2019年にMN-2を稼動させました．MN-2は1024基の NVIDIA V100 GPUを搭載するクラスタで，現在もMN-1と共に、PFNの主要な負荷を担っています．MN-2に引き続いて，次世代のPFNの計算基盤として，神戸大学の牧野教授のグループと共同で開発した MN-Core™ を計算アクセラレータとして採用した計算機クラスタ MN-3 を稼動させます． 計算基盤担当の土井といいます．前回PFN blogを書いたのはMN-2のときなので， だいたい1年近く前になると思います．その後世の中も大きく変化しましたが， PFNの計算機クラスタも一つの変革期を迎えます．PFNの計算アクセラレータの 計画は2017年から本格化しましたが，その成果の一つがMN-Coreです． そして，MN-Coreを利用した計算機クラスタ MN-3 は，2018年末の 展
MN-2が動き出しました - Preferred Networks Research & Development
先日リリースさせて頂いたとおり，MN-2の構築を行っています．MN-2は最新世代の，1024基のNVIDIA(R) V100 GPUが計算力の主力となります．現在利用しているMN-1およびMN-1bにおいて1024基のP100と512基のV100を稼動させていますが，MN-2の追加によりGPU数換算で合計2560基となり，保有計算力を大幅に強化しました．とはいえ，現時点ではKubernetesをはじめとしたソフトウェアサービススタックのセットアップ中であり，GPUは主にベンチマークを実施して状態確認を行っている段階です． PFNでリサーチャをやっている，土井裕介です．最近はリサーチ業務はあまりやっておらず，社内インフラ関係の全体の世話役のような業務が主担当になっています．今回，物理構築が一段落したのでBlogにてMN-2の概要やポイントを紹介させて頂きます． なぜMN-2を作るのか？ よく
HCIグループの発足、UISTおよびISS 2018での論文発表・デモ実施のお知らせ | Preferred Research
新たにHCI グループが発足しました PFNでは最先端のAI技術を駆使して「インテリジェントな」次世代システムとサービスの実現を目指しています。しかし、システムの本質的な部分の開発や運用を担うのは依然として人間であるため、人間とマシンの対話を考える事は非常に重要です。ヒューマンコンピュータインタラクション（ＨＣＩ）のアプローチは、人間とマシンの隔たりを埋め、機械学習においても人間の介入を要する複雑なプロセスの改善に大きく貢献します。この度PFNでは、「humans-in-the-loop（人間参加型）」の考えを採り入れながら、ユーザー中心のAI設計を推し進めるべく、新たにHCI専門のグループを立ち上げました。 HCIチームが探求する研究は大まかに以下の3分野です。 機械学習のためのHCI: 機械学習には複雑で面倒なプロセスがあり、人間の関与が必要な部分がありますが、HCIの手法を利用する事
Preferred Networks における研究活動 - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、新しく執行役員兼 Chief Research Strategist に就任した秋葉です。就任の挨拶を兼ねて、PFN における研究活動に関する考えを共有したいと思います。 PFN における研究とは何か？ 何が研究であり何が研究でないかという境界を引くのは非常に難しく、またそれを積極的に行う意味もありません。研究とは「研ぎ澄まし究めること」を語義とし、一般に、物事について深く調査・考察を行い事実を解明したり発明を行ったりすることを指します。 PFN では挑戦的であり不確実性の高いプロジェクトが大部分を占めており、ほぼ全てのプロジェクトが少なからず研究的側面を伴います。深層学習関連のコア技術の研究開発は勿論、その応用に関してもデータやタスクに応じた適切な手法の選択や非自明な工夫がなければ上手くいかないことが殆どです。また、ロボティクス、コンピュータビジョン、自然言語処理等のような多
異常検知の世界へようこそ - Preferred Networks Research & Development
比戸です。 先週Jubatusの最新0.4.0がリリースされましたが、外れ値検知機能の追加が目玉の一つとなっています（jubaanomaly）。昨年PFIへ入社して初めて手がけた仕事が公開されたということで感慨ひとしおですが、便乗してあまり語られることのない異常検知の世界について書きたいと思います。以下の資料は昨年のFIT2012で使ったものです。 異常検知とは簡単にいえば、「他に比べて変なデータを見つけ出す」タスクです。お正月にテレビで繰り返し流れた、おすぎとピーコのCM(*1)がわかりやすいイメージですね。機械学習の枠組みで言えば”教師無し学習”に属します。分類や回帰、クラスタリングなど応用も多く人気も研究熱も高いタスクに比べると、マイナーです。SVMとか、Random Forestとか、Boostingとか、最近だとDeep Neural Networkとか、有名な必殺技アルゴリズム
Chainerの可視化・実験管理を支援するChainerUIを公開 | Preferred Research
Chainer上の実験中の学習ログの可視化や実験管理機能を追加するパッケージ、ChainerUIを公開しました。 GitHub ChainerUIは、多くのChainerユーザが持つ「学習中の実験ジョブの進捗を手軽に知りたい」、「複数の実験ジョブの手軽に管理したい」ニーズに応えるために開発しました。 具体的には、下記の機能を備えています。 学習ログの可視化 実験履歴閲覧 実行中の実験に対する操作 (スナップショット・学習ハイパーパラメーター修正) 本パッケージは、Chainerの学習用Trainerを監視するChainer extensionとして機能するものです。このChainer extensionを有効化した実験を、Webブラウザからリアルタイムで監視、制御することができます。複雑な依存関係がないため、Trainerを用いる既存の実験スクリプトに簡単に導入できます。 学習ログの可視化
ニューラルネットの逆襲から５年後 | Preferred Research
私が2012年にニューラルネットの逆襲（当時のコメント）というのをブログに書いてからちょうど5年が経ちました。当時はまだDeep Learningという言葉が広まっておらず、AIという言葉を使うのが憚られるような時代でした。私達が、Preferred Networks（PFN）を立ち上げIoT、AIにフォーカスするのはそれから1年半後のことです。 この5年を振り返る良いタイミングだと思うので考えてみたいと思います。 1. Deep Learning Tsunami 多くの分野がこの5年間でDeep Learningの大きな影響を受け、分野特化の手法がDeep Learningベースの手法に置き換わることになりました。NLP（自然言語処理）の重鎮であるChris Manning教授もNLPで起きた現象を「Deep Learning Tsunami」[link] とよびその衝撃の大きさを表して
Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。 本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+） あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応 動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能 ニューラルネットをどのように書けるか 次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari
ニューラルネットの逆襲 - Preferred Networks Research & Development
岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法です。すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます。 画像認識 LSVRC 2012 [html] 優勝チームスライド [pdf], まとめスライド[pdf] Googleによる巨大なNeuralNetを利用した画像認識（猫認識として有名）[paper][slide][日本語解説] また、各分野のトップカンファレンスでDeep Learningのチュートリアルが行われ、サーベイ論文もいくつか出ました。おそらく来年以降こうした話が増えてくることが考えられます。 ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR
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