申し込みを締め切りました。
| 主催： | 東京工業大学 学術国際情報センター GPUコンピューティング研究会, エヌビディア合同会社 | |
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| 共催： | Chainer User Group、TensorFlow User Group | |
| 日時： | 2019年8月5日（月）10:00～17:00 2019年8月6日（火）10:00～17:00 | |
| 場所： | 東京工業大学・大岡山キャンパス 学術国際情報センター(情報棟) 2階会議室 | |
| 開催趣旨： | 本ハッカソンでは、すでに単一GPUあるいは単一ノードにおいて複数GPUを用いたディープラーニングを実践されている方またはチーム(1チーム3人まで)を対象に、TSUBAMEを利用した分散学習の実践を行います。受講料は無料です。ハッカソンは参加者がディープラーニングのモデルおよびデータセットを持ち込み、マルチGPU、マルチノードでの分散学習を実践する形で進行します。学術国際情報センター教員に加えて、Chainer、TensorFlowのスペシャリスト、及びエヌビディアのエンジニアがメンターとして参加し、お手持ちのモデルの精度や学習速度の向上をお手伝いします。また、データ並列やモデル並列だけでなく、ハイパーパラメータチューニングによる分散学習を実践したい方も歓迎します。 | |
| メンター紹介： | 藤原秀平：株式会社メルペイ / Google Developers Expert (ML) 太田満久：株式会社ブレインパッド / Google Developers Expert (ML) 梅澤慶介：Chainer User Group / Chainerエバンジェリスト 柳瀬利彦：株式会社Preferred Networks / エンジニア 成瀬 彰：エヌビディア合同会社 / シニアデベロッパーテクノロジーエンジニア 山崎和博：エヌビディア合同会社 / ディープラーニングソリューションアーキテクト 大串正矢：エヌビディア合同会社 / シニアソリューションアーキテクト | |
| 対象者： | すでに単一GPUまたは単一ノードにおいて複数GPUを用い、ChainerまたはTensorFlowを利用したディープラーニングを実践しており、分散学習を実行したいディープラーニングのモデルおよびデータセットを持ち込める方。個人情報などデータの持ち込みが難しいデータセットの場合、データを匿名化したり、ダミーデータセットにするなどの対応をお願いします。データの持ち込みはハッカソン前日までに完了させてください。選考結果の通知後にアカウント情報を送付しますので、ご自身にてデータをTSUBAMEまで転送ください。データサイズが大きいなどでネットワーク経由での転送が難しい場合は、状況に応じてご相談に応じますのでご連絡ください。SSHを介したコマンドライン操作によるLinux上での作業に支障のない方。Linuxのコマンドライン操作に関する基礎知識が必要です。また、TSUBAMEにインストールされているエディタ(Emacs、vim)を用いて，ファイルの編集を行う必要があります。上記のいずれかのエディタの操作にも慣れていない場合には，いずれかのエディタの予習を各自で行なっておいてください。 | |
| 申し込み： | こちらのリンクからご登録ください。申込者の中から8チーム程度を選定します。 申込締切は2019年7月12日(金) 17:00です。選定結果は、2019年7月19日(金)以降に代表者様へメールにて通知いたします。 | |
| 講習会概要： | 受講者が自分のノートパソコン(無線LANの機能があるもの)を持ち込んでください。 ノートパソコンのOSは、Windows、Macどちらでも構いませんが、無線LAN接続によりSSHを用いてTSUBAMEへ接続ができることが必要です。有線LANでの接続はできません。 Windows利用の場合CygwinおよびCygwin内のsshコマンドのインストールをお願いします。また、他のOSを利用の場合にも、同コマンドがインストールされているか事前にご確認ください。 演習の実施に当たり、受講者にTSUBAMEを数週間利用できる無料アカウントを発行します。 利用可能なリソースは、TSUBAME 4ノード(GPU16基)です。 Dockerコンテナを実行することが可能なSingularityを利用することができます。ただしTSUBAME上ではイメージを編集することはできません。 | |
| プログラム（１日目）： | 09:30-10:00 | 受付 |
| 10:00-10:20 | TSUBAME紹介 | |
| 10:20-10:40 | 分散学習基礎講座 | |
| 10:40-11:00 | Chainerでの分散学習紹介 | |
| 11:00-11:20 | TensorFlowでの分散学習紹介 | |
| 11:20-12:00 | 参加チームの自己紹介 | |
| 12:00-13:00 | 休憩 | |
| 13:00-17:00 | 実践 (適宜自由に休憩) | |
| 17:00 | 終了 | |
| プログラム（２日目）： | 10:00-16:00 | 実践 (適宜自由に休憩) |
| 16:00-17:00 | 実践内容の共有 | |
| 17:00 | アンケート記入・終了 | |
| 17:15 | TSUBAME見学・集合写真 | |