ユースケース

FAST-Dの開発はどのような環境で進めているのですか？

横田　 異音検知のプラットフォーム開発や要素技術の研究開発を進めるには、相応の計算資源が必要です。外部クラウドサービスのGPUインスタンスも利用していますが、開発チームの人員も増えたこともあり、計算の分散化や並行化を進めるためには高性能なGPUサーバーがローカルにも必要と考えて環境を構築しています。
まず2018年10月頃に、異音検知プラットフォームの研究開発において、高性能なNVIDIA DGX-1 ( 図4 ) を3台導入しました。これらはNTTPCのデータセンターにハウジングし、運用管理を含めてNTTPCにお願いしています。
また、2020年3月には、オフィス内に設置するGPUワークステーション1台を、やはりNTTPCから購入しています。

図4. Tesla(R) V100 NVLinkを8基搭載し、1ペタFLOPSもの演算性能を実現した
ディープラーニング専用アプライアンス「NVIDIA DGX-1」。NTTPCでも取り扱っている。

ハウジング先としてWebARENA Symphonyを選択した理由を教えてください。

横田　 NVIDIA DGX-1はきわめて強力なGPUサーバーで、最大消費電力は3,500Wと大きいなど、安定的な電力供給と空調（冷却）が高いレベルで求められます。また、筐体の奥行きが866㎜と長く、背面のケーブルの取り回しを含めると1,100mm程度が必要です。ハウジング先として主要なデータセンターを比較したなかで、GPUサーバーのハウジング実績が豊富で、電源や空調の品質も高く、ラックの奥行に余裕があり、さらに利用料金なども含めて総合的に判断しました。

また、NTTPCでは2019年度より「InnovationLAB」というパートナープログラムを開始されると伺いました。当社もこのプログラムに参画することで、単なるデータセンター事業者としての取引関係だけではなく、ビジネスパートナーとしての協業も見込めると考え、NTTPCのサービスを選定しました。

InnovationLABに参画した理由をお聞かせください。

横田　 「InnovationLAB」を通じて参画する企業間の得意領域を活かしつつ、ビジネスコラボレーションを促進できる点に魅力を感じ、参画を決めました。

また、当社が保有していないGPUサーバーや安定的なVPN/インターネット回線なども提供されており、先端技術のPoC基盤としてGPUプラットフォームが利用でき、研究開発に専念することができます。

FAST-Dは当社一社だけではサービス提供は難しく、さまざまな企業との連携が不可欠です。他社との連携を図るひとつの機会として、そういった交流の機会を提供してもらえるのはありがたいと感じます。

また、InnovationLABへの参画とあわせて、「AIパートナー」としてNTTPCとの協業を行っています。今後、FAST-Dをサービス提供するにあたり、当社の保有する異音検知技術と、NTTPCのGPUプラットフォーム技術を融合することで、双方の得意領域を相乗した一体的なソリューションが提供できることは、当社にとって大きなメリットであると考えています。

なお、NVIDIA DGX-1やGPUサーバーを提供するベンダーは数多くありますが、機器の販売だけではなくInnovationLABのような取り組みを行っているところはNTTPCだけだと思います。

運用管理をNTTPCに委託しているのですね。

横田　 社内にインフラ専任のエンジニアがいないこともあり、当時、DGX-1を導入したときに、設定や運用管理、安定的な運用を社内で行うのは難しいということを実感しました。リサーチャーに研究開発に専念してもらいたいという考えもあり、当初の2台と追加で導入した1台の運用管理を、GPUサーバーの運用経験が豊富なNTTPCにお願いすることにしたのです。

NTTPCのサービスを利用したことで、どのようなメリットが生まれていますか？

横田　 WebARENA SymphonyおよびInnovationLABとも電源や空調の安定性が高く、ハウジングで置いたDGX-1はトラブルなく稼働しています。また、運用管理をお任せしたことで、研究開発に専念できるようになったのも大きなメリットですね。

実際、当社のリサーチャーはディープラーニングのモデルやアルゴリズムを考えるのは得意ですが、GPUのシステムのセットアップやメンテナンスの経験・知見は豊富ではありません。そこも請け負います、というベンダーもいるとは思いますが、DGX-1クラスのサーバーを扱うには経験と実績がないと難しいと感じました。そういった意味でもNTTPCのサービスを選んで正解だったと考えています。

なお、DGX-1を導入する前はGPUワークステーションを用いていましたが、一週間で数種類のアルゴリズムによるモデルを作ることで精いっぱいでした。現在は一週間に数百個のモデルを作り、検証しているリサーチャーもいます。高性能なDGX-1を導入した効果はとても大きいと感じています。

InnovationLABの取り組みについてはいかがでしょうか。

横田　 NTTPCのAIパートナーや顧客を集めた「InnovationLAB MeetUp #1」イベント[*2]が2020年2月7日（金）に開催され、私は残念ながら出席できなかったのですが、当社の代表取締役である三本幸司からは大変盛況だったと聞いています。FAST-Dをプラットフォームとして構築し提供するには当社だけではカバーできないところもありますので、そうした交流の場にこれからも期待しています。

最後に、今後の展望とNTTPCに対する期待をお聞かせください。

横田　 FAST-Dに関しては複数のお客さまとPOCを進めていて、課題やノウハウを蓄積している段階です。当社のリサーチャーが現地に出向き、集音のコンサルテーションを行いつつ、音データの分析とモデルの開発・検証までを担当しています。今後はそれらをプラットフォーム化して、お客さまやサービス事業者が音声データを入れるとモデルが出てくるような仕組みを実用化したいなと考えていて、2021年春以降の提供を予定しています。

また、実際のシステムでは、アプリケーションの要件に応じて、推論器をクラウド上に実装したほうがいい場合と、エッジ側に実装したほうがいい場合とがあると考えられます。後者については、当社だけではエッジハードウェアの開発はできませんので、NTTPCや、InnovationLABを通じて交流しているパートナーなどとの協業に期待しています。

ありがとうございました。