「GPU UNITE 2023」でご講演いただいた基調講演、NIVIDIA講演の録画を公開しました。
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Day1
GPUコンピューティング
基調講演
量子コンピューティングとGPU
blueqat株式会社
CEO 湊 雄一郎 様
最近、新しい原理で計算を行う量子コンピュータが注目されています。0と1を重ね合わせたり、量子もつれと呼ばれる量子ビット同士の繋がりを使って計算を行う新しい方式です。
その量子コンピュータですが、さらに最近GPUを利用して効率的に計算ができるようになり、ハイブリッドで利用したりシミュレータを利用したりと活用が広がっています。
ここではcuQuantumと呼ばれるライブラリを中心に量子計算の応用について主に機械学習を中心に紹介したいと思います。
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東京都生まれ。東京大学工学部卒業。隈研吾建築都市設計事務所を経て、2008年にMDR（現blueqat）株式会社設立。2015年総務省異能vation最終採択、2017~19年内閣府ImPACT山本プロジェクトPM補佐、2019~2021年文科省さきがけ量子情報領域アドバイザー、2022年~SEMI量子コンピュータ協議会委員長を務める。2022年Nature社ScientificReports物理学分野論文TOP100の2位（https://www.nature.com/collections/ehjdcaeiag/）。最近の研究テーマは深層学習・量子機械学習・テンソルネットワーク・テンソル分解など。
[ハマっていること：生成AIアート]
[好きな食べ物：クラフトビール]
Day2
イメージングAI
基調講演
三次元モデルの構築と活用 ―文化財を例に
東京工業大学 工学院システム制御系
准教授 川上 玲 先生
実世界の三次元モデリングはコンピュータビジョンで古くから取り組まれ、文化財はその主要なアプリケーションの一つであり続けてきました。
本講演では、文化財のモデル化手法について古典から現在までの手法を俯瞰し、モデルの利用法についても講演者の経験を交えて紹介します。
また、近年のNeRF（Neural Radiance Fields）を用いたモデル化や拡散モデルに基づく三次元モデル生成についても概観します。
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2008年東京大学にて博士取得（情報理工学）．東京大学や大阪大学などでの特任のポストを経て2020年より東京工業大学特任准教授と株式会社デンソーITラボラトリシニアリサーチャーを兼務．2022年より東京工業大学准教授．物理ベーストコンピュータビジョンに始まり，物体認識や深層学習の品質保証のための基盤技術の開発に従事してきた．2003年山下賞，2019年AMDアワードリージョナル賞，2020年Len Curtis Award，2022年MIRU長尾賞を受賞．
[ハマっていること：子育て、野菜作り][好きな食べ物：アジア料理、薬味]
Day3
生成AI
基調講演
生成AIの最前線と研究・開発の未来地図
東京工業大学 情報理工学院
教授 岡﨑 直観 先生
本講演では、生成AIの最新の進展とその未来の展望に焦点を当てます。
最初に、生成AIの開発動向と社会的インパクトを解説します。
次に、生成AIの活用に関する最新の研究を紹介し、生成AI時代の研究・開発の展望について議論します。
最後に、実践的な研究や開発を進める中で留意すべきポイントや、研究者やエンジニアが生成AIのフロンティアを拓くために必要な知識やスキルについて深掘りします。
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2007年東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了。博士（情報理工学）。
東京大学大学院情報理工学系研究科・特任研究員、東北大学大学院情報科学研究科准教授を経て、2017年8月より現職。
自然言語処理の研究に従事。言語処理学会理事、日本ディープラーニング協会（JDLA）理事。平成28年度科学技術分野の文部科学大臣表彰若手科学者賞、第15回船井学術賞、2016年度マイクロソフト情報学研究賞などを受賞。
[好きな食べ物：ラーメン、うどん、刺身]
Day3
生成AI
NVIDIA講演
エヌビディアの生成AI向けソリューションNemo Frameworkのご紹介
エヌビディア合同会社
Solution Architecture & Engineering
Senior Solution Architect 村上 真奈 様
近年、生成AIの技術は目覚ましい進化をとげており、その産業応用にも注目が集まっています。
エヌビディアの生成AI向けのフレームワークであるNemo FrameworkはLLMの学習および学習済モデルを用いた推論をGPUを用いて高速に行う事が可能です。
本セッションでは、エヌビディアの生成AIへの取り組みおよび、Nemo Frameworkについて概説する予定です。
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2007年に早稲田大学教育学部理学科数学専修を卒業後、株式会社システム計画研究所に入社。写真シール機や放送機器への画像処理の組み込み開発に携わる。その後、サムスン日本研究所にてテレビ用の画像処理の研究開発を担当。
2015年にNVIDIAに入社。CUDAエンジニアとしてNVIDIAの汎用計算プラットフォームCUDAの技術や取り組みについて周知する活動やトレーニングおよびカスタマーサポートに従事。
現在はシニアソリューションアーキテクトとしてAI、5G vRAN、GPUコンピューティングの技術サポートおよび日本の通信業界への普及活動を担当している。
[ハマっていること：娘とぷよぷよで遊ぶ]
[好きな食べ物：ダイエットコーラ]
「GPUイベント・勉強会」ページに掲載しています。
ぜひご覧ください。
