「第59回お試しアカウント付きスーパーコンピュータ「不老」利用型講習会 機械学習活用」を開催します

日時、開催場所

  • 2023年 10月 13日(金) 13:00 - 17:00
    • Zoomによるオンライン開催
    • 午後からの開催となります

対象者

  • スーパーコンピュータ「不老」を機械学習に活用したい方

定員

  • 最大30名(先着順)
    • ただし講習会用アカウントの利用は最大20名まで

概要

名古屋大学情報基盤センターでは、社会貢献、および、大規模並列処理の普及を目的として、 当センターが有するスーパーコンピュータ「不老」を利用した講習会を実施しています。 本講習会ではType IIサブシステムを利用した機械学習に関する講習会を実施します。

本講習会の参加料金は無料です。 希望者には講習会終了時に受講証を発行いたします。(ご希望の方は問い合わせ先までメールでご連絡ください。) 参加者はセンターのユーザである必要はありません。

機械学習は様々な分野で活用されている技術であり、その需要は非常に大きなものとなっていますが、時間のかかる処理でもあります。 その時間の短縮にはGPUの利用が非常に効果的です。 「不老」Type IIサブシステムに搭載されたTesla V100 GPUは機械学習を高速に行うのに適したハードウェアであり、普通に買うよりもずっと安く手軽に利用できます。 そこで、機械学習プログラムを「不老」Type IIサブシステム上で実行するための方法を説明し、実際に使って試していただきます。

企業所属の方は、受講資格の審査を事前に行うため、 9月29日(金)12:00までにお申し込みください。 アカデミック所属の方は10月11日(水)12:00まで受け付けますが、 先着順で締切であり事前の接続準備が必要であるため、なるべく早くお申し込みください。

講習会当日から3日間利用できるお試しアカウント付きです。ぜひ復習にお役立てください。

受講のための注意

  • Zoomによるオンライン開催及びプログラム実習のため、受講者所有のパソコンから インターネットに接続できる必要があります。

  • 操作やプログラムの動作に問題があった場合にZoomの画面共有機能によるサポートを行うため、 Zoomの接続とスーパーコンピュータ「不老」への接続は同じPCで行うことを推奨します。 Zoomとスーパーコンピュータ「不老」への接続を異なる機器で行う(タブレットでZoom視聴、パソコンでSSH接続、など) 場合にはサポートに制限がある可能性があることをご了承ください。  
  • パソコンのOSは問いませんが、Windows/Microsoft Update、Apple Security Update等の最新の セキュリティアップデートを行ってください。また、必ずウィルス対策ソフトウェア をインストールし、ウィルス検索を実行して問題がないことを事前に確認しておいてください。

  • 既にスーパーコンピュータのアカウント「不老」をお持ちの方には お持ちのアカウントで接続していただきます。 スーパーコンピュータ「不老」へssh接続できることを事前に確認しておいてください。

プログラム

  • 12:30 Zoom接続開始

  • 13:00 - 13:30 スーパーコンピュータ「不老」へのログイン

  • 13:30 - 14:00 名古屋大学情報基盤センターの紹介

  • 14:10 - 17:00 「不老」を用いた機械学習プログラムの実行方法と演習
              - 機械学習ソフトウェアの整備方法
              - 機械学習ジョブの実行方法
              - サンプルプログラムによる演習

参加登録方法

  • 事前申込み にアクセスして参加登録のための情報を入力してください。 メールアドレスは所属先のアドレスをご記入ください。
  • 登録番号をお持ちでない場合は登録番号欄に「a49999a」とご記入ください。
  • 前日までに、zoom接続情報、説明会資料ダウンロード情報などをメールにてお送りいたします。
  • 講習会前日までにURLをメールにてお送りしていますが、万が一届いていない場合はご連絡ください。(メール:kyodo<アットマーク>itc.nagoya-u.ac.jp)  
  • a49999aを記入された方には講習会受講用の一時的なアカウントの情報もお送りします。
  • 海外居住者および来日6ヶ月未満の場合、安全保障輸出管理の申請が必要です。

問い合わせ先

  • 名古屋大学 情報基盤センター 共同利用担当
  • Tel: 052-789-4354・052-789-4379
  • Mail: kyodo<アットマーク>itc.nagoya-u.ac.jp