GPU UNITE 勉強会 #5「HPC × AI 最前線」
gdepー AI開発を支えるGPUコンピューティングと次世代計算基盤 ー
生成AIの進化により、AIモデルの学習・推論にはこれまで以上に高度なGPUコンピューティングやHPC（High Performance Computing）の技術が求められています。一方で、科学技術計算やAI for Scienceの分野では、従来HPCで培われてきた技術やGPUの活用が、AI開発を支える重要な基盤となっています。
GPU UNITE 勉強会 #5では、「HPC × AI 最前線 ～ AI開発を支えるGPUコンピューティングと次世代計算基盤 ～」をテーマに開催します。
東京科学大学、株式会社Preferred Networks、文部科学省より第一線で活躍する講演者をお招きし、AI開発を支えるHPC技術、大規模データ処理・高速化技術、AI for Science、次世代HPC戦略など、大学・企業・行政それぞれの視点から最新の研究・技術動向をご紹介いただきます。
AI開発やGPUコンピューティングに携わるエンジニア・研究者はもちろん、生成AI、シミュレーション、AIインフラに興味のある方、学生の皆様にもおすすめの内容です。
講演終了後には交流会も予定しております。登壇者や参加者同士の情報交換・ネットワーキングの場としても、ぜひご活用ください。
★夏休み期間中の開催につき、お子様とご一緒でのご参加も歓迎いたします！
講演内容は技術者・研究者向けとなりますが、ご家族でお気軽にご参加ください。
開催概要
| 開催日時 | 2026年8月19日(水) 18:05 - 21:00（17:45 受付開始／20:00～交流会） |
| 会 場 | さくらインターネット株式会社 〒160-0023 東京都新宿区西新宿7-20-1住友不動産西新宿ビル 32F Google Mapはこちら |
| 定 員 | 70名（先着） |
| 参加費 | 無料 |
| 主 催 | GPU UNITE 実行委員会 |
| 会場スポンサー | さくらインターネット株式会社 |
| フードスポンサー | GDEPソリューションズ株式会社 |
こんな方におすすめ
- 生成AI・AIモデルの研究・開発に携わっている方
- GPUコンピューティングやHPCに興味のあるエンジニア・研究者
- AI開発を支える計算技術や高速化技術を学びたい方
- シミュレーションや科学技術計算に携わっている方
- AI・HPC分野の最新動向を知りたい方
- 大学・企業・行政の取り組みを一度に学びたい方
- GPUやAI技術に興味のある学生
タイムテーブル
| 17:45 – 18:05 | 受付 |
| 18:05 – 18:10 | オープニング |
| 18:10 – 18:30 | 会場スポンサー講演 国家プロジェクトを支える「さくらONE」 大規模LLM開発におけるGPU障害を乗り越えるクラスター運用戦略 さくらインターネット研究所 上級研究員 小西 史一 氏 |
| 18:30 – 18:55 | 講演1 AI開発に用いられるHPC技術について 東京科学大学 総合硏究院 教授 横田 理央 氏 |
| 18:55 – 19:20 | 講演2 巨大気象データと戦う ― サロゲートモデル学習を高速化する圧縮技術 株式会社Preferred Networks エンジニアリングマネージャ 福田 圭祐 氏 |
| 19:20 – 19:45 | 講演3 AI for Science時代を切り開く、政府の次世代HPC戦略の展望 文部科学省 研究振興局 計算科学技術推進室長 栗原 潔 氏 |
| 19:45 – 19:55 | フードスポンサー講演 AI・HPC開発を支えるGPU環境の新しい選択肢 液冷GPUシステム「AquSys」の取り組み GDEPソリューションズ株式会社 牛木 威志 氏 |
| 20:00 – 21:00 | 交流会（軽食／飲み物あり） |
※講演1～3については質疑応答のお時間を設けています。
※内容・時間は変更となる場合があります。
登壇者・講演概要
AI開発に用いられるHPC技術について
東京科学大学 総合硏究院
教授 横田 理央 氏
先端AIモデルの開発は膨大な数のGPU上で行われており、分散並列化・負荷分散、GPU上での高速化などのHPC技術が集積されています。また、HPCアプリケーションが多様なアルゴリズムからなるのに対して、AIのアプリケーションは共通のアルゴリズムを用いているため、高速化技術の再利用性が高いことも特徴です。本講演では、生成AI開発を支えるHPC技術に焦点をあて、AIが牽引するハードウェアの潮流やそれが科学技術計算に及ぼす影響、AI分野における計算規模の増大の限界、AIによるコード生成技術の向上がHPC分野に及ぼす影響について解説します。
巨大気象データと戦う ― サロゲートモデル学習を高速化する圧縮技術
株式会社Preferred Networks
エンジニアリングマネージャ 福田 圭祐 氏
気象予測AIの学習では、大規模な再解析データを繰り返し読み込む必要があり、GPUの計算性能よりもデータI/Oがボトルネックとなることがあります。本講演では、日本領域再解析データ ClimCORE を対象に、誤差許容圧縮を活用して学習パイプラインを高速化する取り組みを紹介します。気象データ特有の課題や、科学技術データ向け圧縮技術 cuSZ を用いた高速化について、HPCと機械学習の両面からお話しします。
AI for Science時代を切り開く、政府の次世代HPC戦略の展望
文部科学省 研究振興局
計算科学技術推進室長 栗原 潔 氏
科学研究は「人が仮説を立て、実験し、解析する」時代から、AI・計算資源・研究データの利活用等が一体となって科学的発見を加速する時代へ移りつつあります。AI for Scienceを支える富岳NEXT、HPCI、JHPCN等を通じたGPU資源の利用環境整備に加え、米国が大統領令に基づき推進する国家構想「Genesis Mission」との戦略的連携について、日本が初の国際パートナーとして参画することとなった交渉当事者の視点も交えて紹介します。AI・HPC・量子・自動実験を含む先端科学技術分野において、産学官でGPUを活用するための政府の取組をお話しします。
会場スポンサー
国家プロジェクトを支える「さくらONE」
大規模LLM開発におけるGPU障害を乗り越えるクラスター運用戦略
さくらインターネット研究所 上級研究員 小西 史一 氏
大規模言語モデル（LLM）の学習は、膨大な計算資源を長期間にわたり連続稼働させる必要があり、ハードウェア、特にGPUの予期せぬ不具合や障害への対策が極めて重要な課題となります。さくらインターネットでは、SIP第3期の医療LLMプロジェクトやNEDOプロジェクトといった国の先端研究開発と連携し、戦略的なHPCクラスターのマネージドサービス「さくらONE」を展開してきました。本講演では、さくらONEの開発に至った経緯と政府の次世代HPC戦略における役割を紐解くとともに、LLM開発のボトルネックとなる「長時間学習プロセス中のGPU障害」に対して、迅速な切り離し・ジョブの継続遂行に対応しているのか、その具体的な運用と計算基盤戦略について解説します。
フードスポンサー
AI・HPC開発を支えるGPU環境の新しい選択肢
液冷GPUシステム「AquSys」の取り組み
GDEPソリューションズ株式会社 牛木 威志 氏
生成AIやAI for Scienceの進展により、高性能なデータセンター向けGPUを研究室や開発現場でも活用したいというニーズが高まっています。一方で、これらのGPUは発熱や騒音、冷却、設置環境などの課題から、オフィスや研究室での運用が難しい場合があります。本講演では、データセンター向けGPUを居室環境で運用できるよう開発した液冷GPUシステム「AquSys」をご紹介します。液冷による冷却技術やシステム構成、実運用で得られた知見を交えながら、データセンター向けGPUをオフィスや研究室で活用するための取り組みについてお話しします。
