2020/7/31

テクノロジー・トレンド

独コンチネンタル、スーパーコンピューターの運用開始

この記事の要約

独自動車部品大手のコンチネンタルは7月28日、米半導体大手エヌビディアの人工知能(AI)開発向けディープラーニング(深層学習)用スーパーコンピューター「DGX」シリーズを50台以上、連結したスーパーコンピューターを独自に […]

独自動車部品大手のコンチネンタルは7月28日、米半導体大手エヌビディアの人工知能(AI)開発向けディープラーニング(深層学習)用スーパーコンピューター「DGX」シリーズを50台以上、連結したスーパーコンピューターを独自に構築し、運用を開始したと発表した。これにより、これまで数週間かかっていたニューロネットワークの訓練を数時間に短縮し、自動運転分野の開発を加速することが可能になる。

コンチネンタルのスーパーコンピューターは、 サーバー間をつなぐネットワーク「InfiniBand(エヌビディア・メラノックス・インフィニバンド)」でDGXシステムを連結している。また、将来の拡張を視野に入れ、容量や保存スペースをクラウドにより拡大することができるようになっている。当該スーパーコンピューターは、ドイツのフランクフルトにある計算センターで2020年初めから稼働している。

コンチネンタルによると、同社のスーパーコンピューターは、理化学研究所の「富岳」が首位となったスーパーコンピューターの世界ランキングTOP500に入っており、その中でも自動車業界におけるスーパーコンピューターでは最高位につけている。

ニューロネットワークの訓練には、これまで主に、試験車両の走行データを使用していた。コンチネンタルは現在、試験車両を通して1日あたりの走行距離で約1万5,000キロメートル、約100テラバイトのデータを収集している。

スーパーコンピューターではこれらのデータを人工的に生成することが可能になり、仮想上の試験走行により、システムが学習を重ねることができる。実車が数週間かけて収集していた走行データを数時間で生成することができる。また、人工データでは、予測不可能な状況など、様々な走行環境の試験を実施することもできる。