ABCI利用事例ウェビナーの資料・動画を公開します

投稿:urushihara  
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9月22日より全4回に渡り実施しました「ABCI利用事例ウェビナー」の講演資料・動画を公開します。


第１回：9/22(木)　14:00-15:00　産総研 人工知能研究センター 大西 様

　「ABCI でハイパパラメータ最適化を行うライブラリ aiaccel の紹介」

  • 講演動画
  • 資料の公開は控えさせていただきたく、ご了承願います。


第２回：9/30(金)　14:00-15:00　AnyTech(株) 様

　「AnyTech 株式会社 - DeepLiquid ご紹介」　櫻井様


　「ABCIでできる簡単マルチGPU実行」木村様


　「Blender 実行環境構築とデモ」岩井様


参考：ABCI利用事例 #20

　　　動画解析AI「DeepLiquid」で挑む、流体特性の新たなデジタル化


第３回：10/7(金)　14:00-15:00　(株)日立製作所 様

　「日立製作所 研究開発グループにおけるABCIの活用事例」


参考：ABCI利用事例 ＃16

　　　協創と研究でグローバルな社会課題の解決に挑む


第4回：10/14(金)　14:00-15:00　医薬基盤・健康・栄養研究所　夏目様

　「診療情報と生体分子の測定データから薬の標的を探し出すために」



参考

　　講演内で紹介された文献など


　　　データ駆動による創薬標的探索で難病に立ち向う



コメント

    第２回開催のAnyTech(株)様よりウェビナー中の質問事項の補足です。 urushihara さん: 2022-11-01 18:15:04

    AnyTech様より質問事項に対する補足情報を頂戴しました。
    皆様のご参考までに共有します。
    =================================
    【ABCIの機能面の評価について】
    当社内でウェビナー後にヒヤリングを行いました。
    qsubの仕組み、即ち、コマンド実行にて、環境立ち上げと処理実行ができる仕組みが、重宝しているというメンバー意見がありました。

    AWSやGCP等ではGPUインスタンス以外のサービスもあるため、当社のように計算リソースのみを使用したいというニーズに対してはサービスが大きすぎることや、運用やアカウント管理含め専任の担当者を置かねばならぬという状況もあり、シンプルにGPUリソースを即時使用できるABCIの構成は高評価であります。

    【ABCI導入の経緯や選定ポイント】
    2020年初頭に当社のエンジニアチームおよび事業拡大に合わせ、機械学習向け計算リソースの拡張を検討しておりました。
    当時、ABCIの存在を知ったのはQiita等のまとめ記事からです。

    複数のGPUサービス導入案のうち、ABCIの導入メリットを感じたのは下記のポイントでした
    •　運用のしやすさ
    　・アカウント管理がシンプルでわかりやすい
    　・ポイント精算のわかりやすさ
    　　・パブリッククラウドのようにインスタンスの止め忘れ等の事故が発生しにくい
    　　・経費計上の仕分けが行いやすい
    　・新規利用者へのインプットのしやすさ
    　　・計算リソースに特化した構成のため、利用者の調査や初期学習コストが低く見積もれる（すでに当社に関わるエンジニアメンバは数日でABCIの構成を理解し、すぐに業務に使用しています）
    •　環境・設備面
    　・"国内"でV100、A100が使用できる
    　　・案件によっては、国外サーバへのデータ移転ができない場合もあり国内で高性能なサーバが使用できることありがたい
    　　・蛇足ですが、レート変動の影響を受けにくいこともありがたいです
    　・サーバやストレージに拡張性がある
    　　・サーバレンタル業者の仕様ではスケーリングに時間がかかるが、ABCIでは申請から短時間で反映される

    また、繰り返しになってしまいますが【低コスト】であることは非常にありがたく、高額な従量課金では1回の実験実施にも利用者が尻込みをしてしまうことや経営としても稟議判断が鈍化し、事業が停滞することもあります。

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