イベント情報

成果の公表について(約款21条関連)

ABCIを利用して得られた成果を学会発表、国際会議発表、プレスリリース等で発表する場合は、事前にその情報をabci-application-ml@aist.go.jp宛にメールでご連絡ください。
  • 学会発表の場合: 学会名とその発表概要
  • 国際会議発表の場合: 国際会議名とその発表概要
  • プレスリリースの場合: リリース日とリリース概要

研究成果を報告する場合の表記について

成果を公表する場合は、以下の例文の記載をお願いします。
日本語: 産総研のAI橋渡しクラウド(ABCI)を利用した。
English: Computational resource of AI Bridging Cloud Infrastructure (ABCI) provided by National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) was used.

研究成果(ABCIグランドチャレンジ)

論文

Kates-Harbeck, J., Svyatkovskiy, A., Tang, W., “Predicting disruptive instabilities in controlled fusion plasmas through deep learning”, Nature, accepted (2019).

国際会議・学会発表

K. Osawa, Y. Tsuji, Y. Ueno, A. Naruse, R. Yokota, S. Matsuoka “Large-Scale Distributed Second-Order Optimization Using Kronecker-Factored Approximate Curvature for Deep Convolutional Neural Networks”, CVPR 2019, June 16-20 (2019).
Yuichiro Ueno and Rio Yokota “Exhaustive Study of Hierarchical AllReduce Patterns for Large Messages Between GPUs”, CCGrid, May 14-17 (2019).
Yokota, R. “Kronecker Factorization for Second Order Optimization in Deep Learning”, SIAM CSE, Spokane, USA, February 25-March 3 (2019).
Massively Distributed SGD: ImageNet/ResNet-50 Training in a Flash (arXiv:1811.05233) [v2] Tue, 5 Mar 2019.
ImageNet/ResNet-50 Training in 224 Seconds (arXiv:1811.05233) [v1] Tue, 13 Nov 2018.

プレスリリース

ソニー:ディープラーニングの分散学習で世界最高速を達成 (2018/11/13)
産総研: AI向けクラウド型計算システム「ABCI」が深層学習の学習速度で世界最速に (2018/11/13)

研究成果(ABCI一般利用)

2019年4月1日   株式会社富士通研究所
世界最高速を達成!ディープラーニングの高速化技術を開発
高効率な分散並列処理によりResNet-50の学習処理を75秒で完了

https://pr.fujitsu.com/jp/news/2019/04/1.html
株式会社富士通研究所(注1)(以下、富士通研究所)は、ディープラーニングソフトウェアを高速化する技術を開発し、国立研究開発法人産業技術総合研究所(注2)様に富士通株式会社(注3)(以下、富士通)が導入した「AI橋渡しクラウド(AI Bridging Cloud Infrastructure、以下、ABCI)」を利用して学習に要する時間を測定したところ、このたび世界最高速を達成しました。

ABCIのベンチマーク

TOP500で世界5位 (2018年6月)
Green500で世界4位 (2018年11月)
HPCG Performanceで世界5位 (2018年11月)
トップに戻る