文献

J-GLOBAL ID：201702249651744173   整理番号：17A0903235

AI橋渡しクラウド-AI Bridging Cloud Infrastructure(ABCI)-の構想

著者 (9件)： 小川宏高 (産業技術総合研) ,  松岡聡 (産業技術総合研) ,  松岡聡 (東京工大) ,  佐藤仁 (産業技術総合研) ,  高野了成 (産業技術総合研) ,  滝澤真一朗 (産業技術総合研) ,  谷村勇輔 (産業技術総合研) ,  三浦信一 (東京工大) ,  関口智嗣 (産業技術総合研)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2017  号： HPC-160  ページ： Vol.2017-HPC-160,No.28,1-7 (WEB ONLY)  発行年： 2017年07月19日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 国立研究開発法人産業技術総合研究所(以降,産総研)では,平成28年度二次補正「人工知能に関するグローバル研究拠点整備事業」の一環として,平成29年度末に,東京大学柏IIキャンパスに,「AI橋渡しクラウド(AI Bridging Cloud Infrastructure)」(以降,ABCIという)の導入を計画している。ABCIは,我が国の人工知能技術開発のためのオープンなリーディングインフラストラクチャの実現を目指し,アルゴリズム(Algorithm),ビッグデータ(Big Data),計算能力(Computing Power)の協調による,高度な人工知能処理を可能にする大規模かつ省電力なクラウド基盤である。本稿では,ABCIのサーバシステムにフォーカスしつつ,ABCIの概要と,システム設計上の論点と我々が採った方策について紹介する。(著者抄録)

シソーラス用語： *人工知能 ,  *計算機利用 ,  計算機網 ,  ネットワーク ,  *計算機システム ,  *機械学習 ,  データ ,  計算可能性 ,  *計算機システム開発
準シソーラス用語： *AI橋渡しクラウド ,  *クラウドコンピューティング ,  ビッグデータ

分類 (3件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (11件)：

• 東工大TSUBAME3.0と産総研AAICが省エネ性能スパコンランキングで世界1位・3位を獲得! http://www.aist.go.jp/aist_j/press_release/pr2017/pr20170619/pr20170619.html
• AAIC Computer Resource. http://www.airc.aist.go.jp/computer-resources/index.html.
• 東工大TSUBAME3.0の概要. http://www.gsic.titech.ac.jp/sites/default/files/tsubame3-pcmatsu.pdf.
• Yangqing Jia, Evan Shelhamer, Jeff Donahue, Sergey Karayev, Jonathan Long, Ross Girshick, Sergio Guadarrama, and Trevor Darrell. Caffe: Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding. In Proceedings of the 22nd ACM international conference on Multimedia (MM '14). 2014.
• Norman P. Jouppi, et al. In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit. The 44th International Symposium on Computer Architecture (ISCA), 2017. https://arxiv.org/abs/1704.04760

タイトルに関連する用語 (3件)： AI ,  クラウド ,  構想