情報処理学会 第81回全国大会講演要旨

クラウドコンピューティングによる解析やAIを用いたアプリケーションの利用の増加に伴って、従来通りのハードウェア制御ではアプリ性能の向上とシステム電力の削減をバランス良く実現することが困難になっている。そこで、ワークロード毎にサーバ性能の自動チューニングを行う機械学習向けのコンピュータシステムの構築を考えたい。本研究ではコンピュータシステムの構築に向けて、詳細プロファイルからハードウェアの最適制御を算出するために機械学習系アプリケーションのパフォーマンス測定のためのベンチマークであるMLPerfを用いてハードウェア構成の異なる二つのサーバでのAIワークロードの比較及び特徴分析を行う。