自然言語処理モデル用ワークステーション

・100Vの電源環境で動作する構成を希望
・消費電力はできるだけ小さくしたい
・居室で使用するため、GPU使用時以外は静音が望ましいが、GPU使用時の稼働音は許容する
・用途はBERTのFine-tuningおよびNVIDIA Clara Parabricks
・予算は150万円

稼働音対策をご希望のお客様には、エスアイ社製の静音ラックと合わせたご提案も承っております。
静音性を重視したマシン導入をお考えの際には、気兼ねなくご相談ください。

エスアイ社製 静音ラックの特長 [1]ユーザーの環境とマシンに合わせた専用設計のラックを提供 [2]静音性と安全放熱を高い次元で両立 [3]音響の専門技術を軸としたメーカーなので、静音性の技術力が高い [4]マシン適合の技術サービスが付帯し、安全運用を約束

■FAQ

・BERTとは
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) は、Googleが開発した自然言語処理 (NLP) モデル。与えられた文脈に基づいて単語を理解することができ、言語処理における幅広いタスクに適用される。
また、BERTは事前学習とファインチューニングの2つのフェーズで構成されている。事前学習では、大規模なコーパスから学習された汎用的な言語モデルが作成される。ファインチューニングでは、特定のタスクに適用するために、小規模なデータセットから学習されたモデルが調整される。
従来のNLPモデルに比べて高い精度を示し、複雑なタスクにも対応できることが特徴で、テキスト生成、質問応答、文書分類、言語翻訳などに応用されており、NLPの分野で最も有名なモデルの1つとして広く使われている。

・Fine-tuningとは
Fine-tuningとは、事前学習済みの機械学習モデルを特定のタスクに適用するために、タスクに関連するデータセットを用いてモデルを微調整すること。例えば、自然言語処理の場合、大規模なコーパスから学習した汎用的な言語モデルを、特定のテキスト分類タスク (感情分析、スパム検出、トピック分類など) に適用することができる。この場合、モデルは特定の分類タスクに関連する少量のデータセットから学習され、最終的には特定のタスクに最適化される。
Fine-tuningによって、大量のデータを必要とせずに、既存の汎用的なモデルを特定のタスクに適用することができる。

・NVIDIA Clara Parabricksとは
NVIDIA Clara Parabricksは、GPUベースの高速なゲノム解析ソフトウェア。ゲノム解析のタスクを大幅に高速化するために、GPUアクセラレーションを利用している。
配列アラインメント、バリアントコール、ゲノムアセンブリなどのタスクに使用されるソフトで、高速な処理速度と高い精度を実現し、短い時間で大量のデータを処理することができる。
また、ハードウェアに依存しないアルゴリズムを採用しているため、様々なGPUプラットフォーム上で動作する。

参考：NVIDIA Clara Parabricks (NVIDIA) ※外部サイトへ飛びます