スパコン初心者のヤフーが省エネ性能世界2位の「kukai」を作るまで（2/2 ページ）

[村田朱梨，ITmedia]

職人技を「機械にやらせる」

　しかし、課題があったのはハードウェアだけでない。スパコンの性能を高めるにはさまざまなソフトウェアのチューニングも必要だが、そうしたチューニングは熟練の目利きが必要となる職人技で、「われわれのような素人が普通にやるのは無理」（角田ディレクター）。開発を進めている間「どうやってチューニングするか」はずっと議論になっていたという。

　何か方法はないかと、角田ディレクターたちが目を付けたのは「機械学習を使ったチューニング」だった。スパコンではないが、機械学習でチューニングを行った例がいくつかあったため、それを応用し、最適なパラメータの調整を「機械にやらせることにした」という。

　このチューニングには、機械学習の専門家である東京大学大学院の佐藤一誠講師も協力。スパコンそのものに機械学習でチューニングする例はこれまでなかったため、「研究としてものになるのではないかと、共同研究を進めていた」（角田ディレクター）。これにより短期間のチューニングで良い数値を見つけることができ、処理効率も向上したという。チューニングについてまとめた論文は、HPC（ハイパフォーマンスコンピューティング）の国際学会「ISC HIGH PERFORMANCE 2018」に採択され、同学会で詳細を発表予定という。

ディープラーニングの環境作りは終わらない

　こうして完成したkukaiはすでに稼働中。処理効率を最大限まで突き詰めたことで「膨大な数のデータでも短時間で処理でき、何度でも試行錯誤する。改善速度も上がり、結果、精度も高くなる」と角田ディレクターは話す。まだ実際のサービスには適用するところまで進めてはいないが、「ヤフオク！」の出品画像を使ったカテゴリ推定では、すでに一定の成果が出ているという。

　ヤフオク！に出品されている商品の中には、カメラであっても「カメラ」のカテゴリにはない――など、正しくカテゴリ分けされていないものも多いため、膨大な出品画像の中から約8000万枚を選出して学習させ、「どんなカテゴリになるのか」推定できるようにした。既存手法の精度は17％であったのに対し、kukaiを使った推定の精度は30％だった。

Slinede Share「YJTC18 D-6 kukai: 世界2位の省エネスーパーコンピュータ」より

　「数千万枚もの膨大な画像使ってちゃんとディープラーニングを回せたことで、大きく精度を上げられた。これは、スパコンだからこそできたことだと思う」（角田ディレクター）

　kukaiのチューニングの論文執筆者の1人でヤフーのエンジニアの宮崎崇史さん（データ＆サイエンスソリューション統括本部　事業開発本部）も、「160基ものGPUで検証できる環境はなかなかない。個人レベルでできるのとは段違いのことができるので、いろいろと検証してみると面白いと思う」と話す。

宮崎崇史さん

　具体的なプランはまだないが、こうした「学習モデル」を作ることができれば、さまざまなものへ横展開が可能になるという。今後はディープラーニングの研究事例の多い画像データを使ったものへのアプローチから進めていき、テキストデータや音声データなどにも適用していく計画だ。

　また、ディープラーニングのための環境作りは、kukaiだけでは終わらないという。

　「kukaiを作るのに、効率の良い処理を目指してGPUを使ったが、世界にはGoogleなど、専用のプロセッサを作ろうとしているところもある。われわれもGPUにこだわっているわけではないので、『ディープラーニングに最適な環境を作る』という目的に向けて、今のkukaiの構成にこだわることなく、専用チップなどにも目を向けて進めていきたい」（角田ディレクター）