HPE HPC & AI フォーラム 2023 オンライン
エキスパートが語る新時代のコンピューティング
開催概要
この度、ハイパフォーマンスコンピューティング、AIソリューションの最先端情報をお伝えする「HPE HPC & AI フォーラム 2023
オンライン」を開催する運びとなりました。昨今の大規模言語モデル開発の爆発的な進展を受けて、HPC&AIの需要はかつてない盛り上がりをみせています。一方、システムの消費電力を含めたコストの問題から、ハードウェア・ソフトウェアの両面に対し、今まで以上の効率性が求められるようになってきています。
本イベントでは、HPCとAIをテーマに、サイエンス、エンジニアリング、ビジネスの成果を高める最新のテクノロジーをご紹介いたします。最新のお客様事例、AI開発を効率化するソフトウェア基盤、サステナビリティへ貢献する水冷ソリューションなど、最新ソリューションを徹底解説いたします。さらに、インテル株式会社、エヌビディア合同会社、日本AMD株式会社それぞれによる最新テクノロジーをご紹介いただきます。
今回、Day1・Day2に加えて、Day3として「HPE Machine Learning Development Environment
テクニカル・トレーニング」を実施します。2時間の枠のなかで、HPEが今、注力するAIソリューションをデモを交えご紹介いたします。
すべて、オンライン開催となりますので、お気軽にご参加くださいませ。
| 開催日時： |
2023年9月26日(火) 14:00〜17:10 2023年9月27日(水) 14:00〜16:40 2023年9月28日(木) 10:00〜12:00 |
| 開催形式： | オンラインセミナー（Zoom） |
| 主催： | 日本ヒューレット・パッカード合同会社 |
| 協賛： | インテル株式会社、エヌビディア合同会社、日本AMD株式会社 |
| 受講対象者： | ・製造業、金融業、通信業、大学・研究機関、サービスプロバイダーなど、ITの企画責任者・ご担当者様 ・ハイパフォーマンスコンピューティング分野に興味のあるお客様 ・AI/ディープラーニング分野に興味のあるお客様 ※日本ヒューレット・パッカード合同会社及び、協賛各社の競合となる企業様からのお申込みはお断りさせていただく場合がございます。ご了承ください。 |
プログラム
Day1：2023年9月26日(火)
| 時間 | 内容 |
|---|---|
| 14:00〜14:20 |
HPEのHPC&AI事業戦略 日本ヒューレット・パッカード合同会社における、HPC&AI、ストレージのビジネス責任者より、HPC&AIにおける事業戦略ついてお話しいたします。  日本ヒューレット・パッカード合同会社 |
| 14:20〜14:50 | 【お客様講演】 「もっとみんなのスパコン」の実現 東工大TSUBAME4.0の狙い 来春稼働を目指し、”TSUBAME4.0”の計画が進んでいます。アカデミア・企業の枠を越えて活用され続けてきたシステム”TSUBAME”の今までの取り組みや、次期システムで重要視したポイント、今後の展望などについてお話いただきます。  東京工業大学 学術国際情報センター |
| 14:50〜15:00 | 休憩 |
| 15:00〜15:30 | 最先端のAIに今、HPEのAIプラットフォームが必要となる理由 深層学習の登場から数年、データやモデルの大規模化により革新的な進化を遂げたAIにより、多くの産業でAI技術を活用した競争や新たなイノベーションが始まっています。一方で大規模なモデルを扱うにはデータやリソースの確保、運用、最新データによるモデルの更新と管理、電力コストや環境への影響など課題は多くあります。本セッションでは、効率的なAI学習、データパイプライン管理ソリューション、HPEが新たに始めるAIクラウドサービスなど、最新のソリューションを幅広く、一部デモを交えてご紹介いたします。 
日本ヒューレット・パッカード合同会社 |
| 15:30〜16:00 | 大規模言語モデル最前線！- HPE MLDEでLLMトレーニングをしてみた
- 日々、注目度を高めている大規模言語モデル(LLM)。本セッションでは、LLMの基本的なアーキテクチャとファインチューニングの手法について解説のうえ、HPE Machine Learning Development Environmentを活用したLLMトレーニングをご紹介いたします。 
日本ヒューレット・パッカード合同会社 |
| 16:00〜16:10 | 休憩 |
| 16:10〜16:40 |
AMDのハイパフォーマンス プロセッサが世界を動かす 第４世代AMD EPYC™ サーバー プロセッサに新たに追加されたコードネーム “Genoa-X” および”Bergamo”、さらにはHPC、AIでの利用を見据えた次世代データセンター向けアクセラレータ AMD Instinct™ MI300シリーズについて解説します。 
日本AMD株式会社 |
| 16:40〜17:10 | LLM時代のHPC&AIコンピューティング・トレンド最前線2023 大規模言語モデル開発需要の急激な高まりから、スーパーコンピュータの重要性が日々増しています。各国で進むエクサスケールプロジェクトやプロセッサの最新動向を踏まえ、最新のHPC&AIコンピューティング・トレンドをお届けいたします。また、需要が急増している水冷システムの導入効果についても本セッションで解説いたします。 
日本ヒューレット・パッカード合同会社 |
Day2：2023年9月27日(水)
| 時間 | 内容 |
|---|---|
| 14:00〜14:20 |
最先端スパコンをクラウドで -HPEが新たに始める Supercomputing as a
Serviceとは？- 2023年HPE Discoverの最大の発表内容は、HPEがAIクラウド事業に参入する、でした。HPE GreenLake For LLMsおよびHPEの新クラウドサービスの実態を、HPE HQにて最前線に立つ担当者よりお話しいたします。 Hewlett Packard
Enterprise |
| 14:20〜14:50 | インテル® HPC /AIアップデート 大きな変革期を迎える今、スピードを産み出す HPC/AI はあらゆる局面で重要性が高まっています。そうした多岐にわたるワークロードに対応するため、プロセッサーのみならずシステムレベルを視野に開発環境を含めポートフォリオの大幅な機能拡張を計画しています。このセッションの前半では、エクサスケールの次を見据えた HPC/AI 関連の中長期の取り組み、後半ではAI の切り口から最新のインテル® Xeon® プロセッサーにて搭載されたディープラーニング専用アクセラレーター「インテル® AMX」や、満を持してリリースするディスクリート GPU 製品などをはじめとし、それらハードウェア上で AI を開発 / 動作させるために多様なソフトウェア製品のご紹介まで、エッセンスを凝縮してインテル AI の「今」をお届けいたたします。 
インテル株式会社 
インテル株式会社 |
| 14:50〜15:00 | 休憩 |
| 15:00〜15:30 | OSSでハイブリッド環境のデータを利活用！ クラウドネイティブデータプラットフォーム HPE Ezmeral Software 多くの企業はDXの実現に向けて、データの利活用にフォーカスしています。しかしながら、エッジ〜クラウドに点在するデータを機械学習などに効率よく利用することは非常に困難です。 本セッションではHPE Ezmeral Softwareの機能およびデータ利活用の実現方法を解説します。 
日本ヒューレット・パッカード合同会社 |
| 15:30〜16:00 | 生成AI時代を支えるエヌビディアのHPC&AIコンピューティングプラットフォーム
深層学習によるコンピュータービジョンや自然言語処理の進化を支えてきたGPUコンピューティングは今、生成AIという無限の可能性に満ちたアプリケーションに欠かせない技術となり、その演算性能に対する期待はこれまで以上に高まっています。本講演では、HPCとAIを加速するエヌビディアの最新ハードウェア及びソフトウェアの情報をお伝えします。 
エヌビディア合同会社 |
| 16:00〜16:10 | 休憩 |
| 16:10〜16:40 | 【お客様講演】トヨタシステムズが考える『適切なHPC環境の構え方』について
近年、HPC環境はオンプレミスだけではなく、クラウドを利用するケースが増えています。 HPCへのニーズが増え続けていく中、何も対策しなければコストも増え続けていくことは明白です。 本日は、トヨタシステムズが考える『適切なHPC環境の構え方』について、実経験を基にお伝えします。 
株式会社 トヨタシステムズ |
Day3：2023年9月28日(木)
HPE Machine Learning Development
Environment （MLDE）テクニカル・トレーニング
2021年にHPEに統合されたAIスタートアップのテクノロジー”Determined AI”。今はHPE MLDEとして、国内外の様々な企業・研究機関に評価いただいております。本セッションでは、「テクニカル・トレーニング」として、AIモデル開発のブレイクスルーとなる本ソリューションを、デモを交え、2時間に渡り、解説いたします。
| 時間 | 内容 |
|---|---|
| 10:00〜12:00 |
【第1部】概要説明 - MLDEとは何か - MLDEのインストール - MLDEの基本的な使い方 - GUIとCUI - 設定ファイルの変更によって分散学習を実現する - ハイパーパラメータ最適化の手法 - Adaptive ASHA - チェックポイントによって最適なモデルを保存する - 既存のモデルをMLDEに移植する 休憩 【第2部】実機デモンストレーション - 複数GPUを使った分散学習 - ハイパーパラメータ最適化 質疑応答 日本ヒューレット・パッカード合同会社 |
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