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レキサスブログ

OKINAWA GPU Community vol.1に参加してきました!

2月5日〜6日に行われた
OKINAWA GPU Community vol.1
に参加してきました!

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なんとあのNVIDIAさんのそうそうたるメンバーが5名も来沖!
もうほんと超びっくりです!

 

改めましてレキブロでは初めての投稿となります、スズキです!エンジニアです。
よく参加する勉強会はPyData沖縄、PythonBeginners沖縄です。
Ryukyu Frogsやレキサスてくてくトーク、沖縄国際大学での講師など、
レキサスのイベント、勉強会、講義にもちょくちょく参加しています!

Screen Shot 2017-02-13 at 02.50.41 こんな顔です。

※この写真は気づきにくい範囲でアスペクトを操作し、人体が細く見えるよう加工されています。

 

さて、ここ沖縄のStartup Cafe Kozaで行われたOKINAWA GPU Community vol.1!

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2日間にわたって行われましたが初日からすごい熱気が!
来沖されたNVIDIAさんのメンバーも東京なら千人規模をあつめる超有名人ばかり!
それをこれだけ小規模なメンバーで勉強会していただけるなんて、贅沢ですね〜!ヽ(´▽`)ノ
他の勉強会でも結構VIPな方が来られる事が多いので、沖縄って意外とこういう機会に恵まれてるんですよねー!
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勉強会の参加者は、実は結構顔見知りの方が多く^^
今回主催となったPyData沖縄は初期の頃から参加していたので、すでに知っている方が多く、オーガナイザーの大塚さんは強化学習を研究している専門家ですが、とても気さくな方なんです。

会場にはTESLA P100ががが!
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参加者は、OISTの研究員や沖縄高専生(Ryukyu frogs生)、琉球大学や沖縄国際大学の大学生や教授、WEBエンジニア、営業マン、電圧の高い方のインフラ屋さんなどなど、多彩すぎるバックボーン!
もちろん他のレキサスクルーも何名か参加していました!

16299494_1029652197138855_8178598669308861122_n2 Tesla P100を手にして
テンションアップ!

 

初日はNVIDIAさんの最新ニュースから!
NVIDIAさんと言うと、ゲームのチップメーカとしても有名ですね。
個人的には最近はどちらかと言うとDeepLearningのチップメーカとしての印象が強くなりました。

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1日目の後半はNVIDIAさんのツール「DIGITS」を使ってDeepLearning!
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視覚的にわかりやすく誰でも簡単に使えるツールなのに加え、スクリプトを組むことで
ネットワークをカスタマイズすることも出来るゴイスー!なツールです。

 

私はDeepLearningは趣味でやってる遊び人なので、業務では使ったことがなく、
初めてGPUでMNISTを使いました。

速い!
いやー、めちゃくちゃ速い!
「ふざけるな!サイヤ人にそこまでのスピードが出せるもんかっ!」
って叫びたくなりますね
めっちゃ修行したんでしょうねー

ちなみにDIGITSはNVIDIAさんが独自にfork,最適化したCaffeが使われているそうです。
どうりで速いわけだ!
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1日目は勉強会のあとに懇親会も行われました!
Cater4uさんの美味しい沖縄料理を食べながらGPUやDeepLearningで熱いトーク!
私はちょっとマニアックな半導体の話もしてしまいました。(半導体の話を始めると止まらないので・・・w)

半導体の話になるとこのくらい長くなります↓
私はもともとゲームのエンジニアなので、実は学生時代(1997年)に組み込み向けの3Dの案件を受けた時にGPUの性能不足を理由に搭載するグラフィックボードをRIVA 128に変えるよう提案し、採用してもらったことがあります。当時はPC向けの3Dチップを開発しているメーカが少なかったことからゲーム向けのとんがったチップメーカーのイメージが強かったですね。その後3Dチップを開発するメーカが乱立しては消えていく中、NVIDIAさんはガンガン最先端の機能を開発し、存在感を増していきました。
特にPixelShaderが開発されたDirextX8以降はライバルとのアプローチの違いも注目されて熱かったです。意表をついてG80で突然採用したUnified Shaderは発表を見てワクワクが止まりませんでした。
当時、個人的にUnified ShaderはGPGPUに欠かせない機能として注目していました。なぜかということ、私は天文シミュレータの開発を担当していて、最新版の開発をたびたび検討していました。ゲームエンジニアとしてはできるだけ高速にカクカク感のない速度で計算したい(18ms以内)のですが、最大で20万個の天体を固有運動付きの倍精度小数点で計算する必要があったので、CPUではいつまでも計算は無理だろうと思っていました。
そこでGPUですよ、奥さん!
ちなみに一度だけ単精度で試したことがありましたが、精度が足らずに固有運動が付きませんでした。。。。
G80はそういう意味ではコンピューティングパワーを必要とするエンジニアにとって希望の星でしたね。
その後、なんだかんだ言ってもゲーム用のチップだったG80のノウハウをベースに、FermiやKeplerといった
GPGPU向けの画期的なアーキテクチャを持ったチップが開発され、DeepLearningのアクセラレータとして
定着していきました。特にKeplerは今でこそ旧モデルですが、性能、アーキテクチャ、電力効率等すべての項目でライバルを圧倒しており、非常に重要なチップだったと思います。
最新のPascalではHBM2を採用してバンド幅が3倍になり、28nmでしばらく止まっていたGPUプロセスルールも14nm FinFETプロセスと一気に2世代分も縮小してトランジスタ数が大幅に向上しました。NVIDIAさんのチップの改善は止まりませんね!

と、できるだけ簡略に書いたつもりですが長くなってしまったのでこの辺で辞めておきます、、、。

2日目は「もくもく会」!
マイクロソフトさんから提供いただいたAzureの超ハイパフォーマンスな4GPU構成にみんなで乗り込んでもくもく会しました!
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えー、誰とは言いませんが4GPUをすべて専有してしまう人が現れるなど
ハプニングもありましたがーありましたがー
いやー、Jupyter Notebookがですねーゾンビ化してGPU捕まえちゃったんですよ
ほんとに
私のせいじゃないですしー
私もゾンビ化したプロセスのせいでGPU使えませんでしたしー・・・

ほんとすみませんでした!

もくもく会はDIGITSを使って分類したり、Chainer使って学習させたり、
KerasやTensorFlow使ったり、AlexNet試したり、みなさん思い思いにイジられていました!

当日はもくもく会が終わってもその後しばらくインスタンスにアクセスを許可いただいていたので、しばらくちょこちょこ覗いていたのですが、みなさんGPUブンブン回してましたねw

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とまぁこんな感じでめちゃくちゃ楽しかったOKINAWA GPU COMMUNITY!
PyData沖縄が始まって1年と8ヶ月くらいになりますが、業務ではDeepLearningをやっていない人も多いのにも関わらず、当たり前のようにDIGITSやJupyterNotebookを使いこなす様子が印象的でした。コミュニティの力ってスゴイですね!
沖縄は気温も暑いですが、DeepLearningの勉強会もかなり熱いです!

ちなみに私はPythonBeginners沖縄で、琉球大学の多和田くんと一緒にオーガナイザーやっています。と言っても基本もくもく会ですのでオーガナイザーとしては大したことしてないんですけどね。
多和田くんの方が機械学習頑張ってるような・・・w
私は初心者向けにはツールのインストールを手伝ったりしています。
Pythonなんで機械学習やりたい人も多いですが、AWS LambdaやったりAnsibleする人もいたり、雑〜にやってますんで気楽に参加してください(`・ω・´)ゞ

最後にこんな楽しいイベントを企画、開催してくださった皆様に感謝!感謝!です!
・主催: PyData.Okinawa
・共催/協力: PythonBeginners沖縄
・共催/協力: 株式会社レキサス
・会場提供: StartupCafe Koza
・ケータリング: Cater4u

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関連リンク
PyData.Okinawa connpassページ
PyData.Okinawaの勉強会の情報はこちらで公開されています。

PyData.Okinawa github
宝の宝庫です!

PythonBeginners沖縄 connpassページ
Beginnersの勉強会情報はこちらで公開しています。

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NVIDIAさんの OKINAWA GPU Community Vol.1 開催報告
NVIDIAさんのfacebookページでも取り上げられました!

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