| 研究課題/領域番号 |
19K11994
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60090:高性能計算関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
中田 秀基 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (80357631)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 分散計算 / 並列計算 / 強化学習 / Julia / 機械学習 / 並列システム / 分散システム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
前半でプロトタイプの作成と実アプリケーションを用いた評価を一度行い、その評価に基づき後半で本実装を行うことを予定している。このために前半において、プロトタイプの実装と並行してアプリケーションの選定と開発を行う。これによって、実アプリケーションの要請に即したシステムの構築が可能になる。
研究代表者は、筑波大学の連携大学院教授を兼務しており、学生の指導を行っている。本研究提案の遂行には、研究代表者だけでなく、技術研修員として産総研に常駐している筑波大学の学生が当たる。平成31年度は4名の大学院学生(うち博士課程1名)が従事することを予定している。
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| 研究成果の概要 |
並列分散環境における強化学習のフレームワーク構築のために、高速で高機能な言語を対象とした並列分散システムを構築した。対象言語として機械学習での利用が急速に拡大しつつあるJulia言語に着目し、強化学習フレームワークを実装するのに適したActor機構を実装した。Actor機構を実装する際にJuliaの言語的な特性に即したAPIを構築した。
さらに、大規模機械学習に用いられることの多い高速なネットワークを持つ大規模計算機システムでの使用を考慮し、高速なネットワークライブラリに対して最適化を行い、大幅な性能向上を実現した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、並列分散強化学習をターゲットとして研究を進めたが、高性能計算機環境に適した並列分散実行環境の応用範囲は強化学習への適用にとどまらず、広く適用可能である。特にPythonを置き換える可能性のある言語として最近急速に注目を集めているJulia言語で実現したことには大きな社会的意義があると考える。また直感的に利用可能なActorをAPIとして採用することで、多くのユーザや応用分野に資することができると考える。
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