ディープラーニング関係の発表は約50件 - GTC 2016が開幕

NVIDIAの主催する「GPU Technology Conference(GTC)」が2016年4月4日に開幕した。会場はサンノゼのダウンタウンにあるMcEnery Convention Centerである。この会場は、昨年と同じである。

今年は、会場の正面にドローンを飛ばすデモ用のケージが設置されている。

初日はチュートリアルで、2日目の4月5日の午前のJen-Hsun Huang NVIDIA CEOの基調講演で本会議の幕を開ける。

NVIDIAの関係者に聞いたところによると今年の参加者総数は、まだ不明とのことであったが、チュートリアルの参加人数から見て、昨年を上回っている感じである。今年のGTCでは4日間で500以上のセッションが行われる。GTCはNVIDIAの主催であるので、同社のGPUやCUDAによるソフトウェアの開発などのセッションもあるが、他の会社の主催のコンファレンスと違って、大学や他社の発表が多いことが特徴である。今年はディープラーニング関係の発表が50件あまりにのぼり、その中でもBaiduの発表が多いのが目につく。また、自動運転の技術のセッションも大きな目玉である。

これらに加えてNVIDIAのGPUを上手く使い性能を上げる工夫や、ツール、グラフィックス関係の発表なども数多く行われる。

それらの中で、日本からの発表としては、

理研のJaewoon Jung氏とYuji Sugita氏による「Efficient Parallelization of Molecular Dynamics Simulations on Hybrid CPU/GPU Supercomputers」
みずほ証券のMasahiko Todoroki氏による「Algorithmic Trading Strategy Performance Improvement Using Deep Learning」
AlpacaのHitoshi Harada氏による「Capitalico - Chart Pattern Matching in Financial Trading Using RNN」
Preferred Networks AmericaのSohei Hido氏による「Chainer: A Powerful, Flexible, and Intuitive Deep Learning Framework」
IBM東京研究所のKazuaki Ishizaki氏による「Easy and High Performance GPU Programming for Java Programmers」
NECのKohei KaiGai氏による「In-Place Computing on PostgreSQL: SQL as a Shortcut of GPGPU」
東工大の額田准教授による「Transparent Checkpoint and Restart Technology for CUDA Applications」

などがある。

4日間で500以上のセッションというのは、平均的に10件程度のセッションが並列に行われる計算であり、頑張っても、1人では1/10程度のセッションにしか出席できないのであるが、読者の関心の高いであろうディープラーニング系のセッションを中心に引き続きレポートしていく予定である。