GTCJapanに行った話
GTCJapanに参加する機会があったので参加させていただきました。
(とは言っても学生はタダで入場できます) 
目的もなしに参加してもしょうがないので事前に行きたいセッションだけ幾つかリストアップしておきます。
DAY-1;
TensorFlow:Open Source Machine Learning
ちなみにこれ寝坊して行けませんでした、、、(^o^)
Hot Tips on GPU Computing
DAY-2;
ディープラーニングによる高速かつ効率的なモデル構築のための最先端開発環境「PowerAI」
などでしょうか？2日目は基本はHPCブースにへばりついて適当な時間にポスター
なども見に行ってみたいですね。。
1日目は大事な大事なひらがなけやき全国ツアーファイナル幕張公演初日があるので早めに退散したいと思います笑
感想
DAY-1;
・Hot Tips on GPU Computing
GPUプログラミングにおける基本的な手法についての発表でした。
ざっとまとめるとn*nのマス目上にランダムで数値が入っており1マスの更新は周りの4マスの周りの平均値で更新を行う以下のような更新式で定義されています。
new_A[x+n*y] = 0.25 *(old_A[x+(n-1)*y] + old_A[x-1+n*y] + old_A[x+1+n*y] old_A[x+(n+1)*y])
並列計算を学ぶ人にとっては結構よく見る例題ですね、並列化も容易です。
この発表ではどのようにして実験結果を測定するか(ストロングスケーリング、ウィークスケーリング)、マルチスレッド？マルチプロセス？などの話から並列計算におけるボトルネックの話(通信コストや通信のオーバーラップなど)を1時間で結構わかりやすく発表していました。
・Chainerで加速する深層学習とフレームワークの未来
すっごく混んでました、、、後ろの方で立ち見も出てすごかったです。
ただ有名な海野さんの話は結構おもしろかったです、ChainerとTensorflowやpyTorch,Caffe2などとの違いから長所やこれからのDeepについてなどの話をされていました。
DAY-2;
・キーノート
2時間の話でしたがすごく面白かったです。一番記憶に残ったのは「More buy GPU, more save money」でしょうか？黒革ジャンが文句を言わずにとっととGPU積みまくれと言っているようにしか(ry
しかしNVIDIAは本当にすごいですね、近年のAIではGPUが必要不可欠な現状ですしね。ChainerMNの15分で学習をした話もGPUを積みまくったクラスターで学習をした結果だし自分の研究でもGPUは必要ですからね。
2日目については学生向けの内容と言うよりは結構企業の人たちが実際にどのようにしてGPUや機械学習等の技術を活用させていくのかに重きが置かれているので正直退屈でした、、、
あとがき
こういうカンファレンスに初めて参加した感想としてすごくご飯が豪華でした。
これがタダで食べれるってすごいですね、会場では飲み物も配っていて自分の好きなように取っていって行く感じでした笑
全握会場もこれくらい至れり尽くせりだといいんですけどね()、混み具合は全握にも負けてないくらい混んでいたと思います笑さすがに合計人数はGTCが余裕で負けてますけどね。
人混みが苦手な自分としてはなかなかに厳しい環境でしたが結構面白い話も多かったので次回もこういう機会があれば参加したいですね(企業向けの話は興味が無いのでそういうのは行かなくていいかな？笑)
