4 分で読了
0 views

Energy-aware operation of HPC systems in Germany

(ドイツにおけるHPCシステムの省エネ運用)

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか?

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に!

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか?

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター!

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題!誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海先生、この論文って一言で言うとどんな内容なんですか。ウチの電気代にも関係ありそうですか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね、田中専務!この論文は、ドイツの主要なスーパーコンピューティングセンターが実際に行った省エネ運用の取り組みをまとめたものですよ。要点は、運用方針の変更とソフトウェア的な工夫で消費電力を現実に下げられる、という点です。大丈夫、一緒に整理していけば必ず分かりますよ。

田中専務

具体的にはどんな手を打って、どれくらい減ったんですか。例えば投資に対しての効果が気になります。

AIメンター拓海

良い質問です。論文の事例で、JSCのJUSUFシステムでは運用機能の追加で消費電力を約25%削減していますよ。投資はソフトウェア実装や運用ルールの整備が中心で、ハード刷新ほど大きくないので費用対効果は高いです。まずは低コストの運用改善から着手するのが現実的ですよ。

田中専務

運用改善というのは具体的にどんなことをやるのですか。要するに〇〇ということ?

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!田中専務の仮説を受け止めると、それは半分正解で、半分補足が必要です。要点を三つに分けると、(1)使っていないノードの電源を落とす機能、(2)ノードの動作周波数をアプリに応じて下げる柔軟な設定、(3)ネットワーク配置を考えたジョブ割り当て(トポロジー認識スケジューリング)です。ですから「電力を使う時間を減らす」という考えは本質の一部ですが、ソフトウェアと運用の掛け合わせがポイントなんです。

田中専務

ノードを落とすのは分かりますが、計算性能が落ちるんじゃないですか。ウチの現場でも影響が出ると困ります。

AIメンター拓海

その懸念はもっともです。論文でも性能を落とさないことを重視していますよ。具体的にはユーザーが求める性能を満たす最小構成でノードの電力設定を可変にし、性能劣化が出ない範囲で周波数を下げる方式を採っています。まずは低リスクの試験運用で影響を測るのが良いですし、影響が少なければすぐに適用できますよ。

田中専務

それならまずは試験運用で小さく始められそうですね。現場のコードも直さないといけないんですか。

AIメンター拓海

現場のコード改修は効果が大きいですが、すぐに必要というわけではありません。論文ではユーザー支援と最適化ライブラリの提供で性能を維持しつつ効率を上げています。まずは運用側でスケジュールと電力設定を整え、並行して重要なアプリケーションに対して最適化支援を行うのが現実的ですよ。

田中専務

なるほど。最後に、経営判断として覚えておくべきポイントを3つにまとめてもらえますか。投資判断に使いたいものでして。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!要点は三つです。第一に、ソフトウェア的な運用改修で短期的に効果を出せること。第二に、ユーザー支援とコード最適化が中長期で効くこと。第三に、ネットワークやトポロジーを考慮したスケジューリングがシステム全体の効率を左右することです。大丈夫、一歩ずつ進めれば確実に効果が見えるんです。

田中専務

分かりました。要はまずは運用の改善でコストを抑えつつ、影響が少ない部分からユーザー支援と最適化を進める、ということですね。自分の言葉でまとめるとそういうことです。

論文研究シリーズ
前の記事
大型言語モデルはネットワーク管理を実行できるか?
(Could Large Language Models Perform Network Management?)
次の記事
マルチAIフィードバックからの動画-テキストデータセット構築
(VIDEO-TEXT DATASET CONSTRUCTION FROM MULTI-AI FEEDBACK: PROMOTING WEAK-TO-STRONG PREFERENCE LEARNING FOR VIDEO LARGE LANGUAGE MODELS)
関連記事
通信・制御・機械学習の収束による安全な自律走行
(Convergence of Communications, Control, and Machine Learning for Secure and Autonomous Vehicle Navigation)
誤ったモデル下でも最適な冗長率を達成する予測プラグイン符号
(Prequential Plug-In Codes that Achieve Optimal Redundancy Rates even if the Model is Wrong)
対照学習に基づく知識ベース質問生成
(Contrastive Learning for Knowledge-Based Question Generation in Large Language Models)
球面データ向けニードレットカーネルを用いた非パラメトリック回帰
(Nonparametric regression using needlet kernels for spherical data)
非変調ピラミッド波面センサを用いた閉ループ適応光学のためのトランスフォーマーニューラルネットワーク
(Transformer neural networks for closed-loop adaptive optics using non-modulated pyramid wavefront sensors)
AIビル・オブ・ライツの設計図を実用化する:実務者・研究者・政策立案者への提言
(Operationalizing the Blueprint for an AI Bill of Rights: Recommendations for Practitioners, Researchers, and Policy Makers)
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか?

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
(Black hole/quantum machine learning correspondence)
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
(Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System)
DiReDi:AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
(DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications)

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に!
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか?

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に!

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか?

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター!

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題!誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む