排気/HOT側)ネットワークとインターコネクトHPCにおいては,計算機を相互接続するインターコネクトは重要です.深層学習においても同じことが言えますが,例えばさまざまな種類の巨大なシミュレーションを連続的に分散実行するようなスーパーコンピュータのワークロードと,学習途中のパラメータを適時同期する深層学習のワークロードにおいては、求められる性質は異なります.深層学習において支配的なデータ通信は,主にデータセットのロードとパラメータ交換であり,パケットサイズがおおきくなり,バンド幅が重要になりがちな傾向があります.PFNでは技術吟味の結果,ファイルシステムはいわゆるHPC向けのファイルシステムではなく,Hadoopなどで使われているHDFSをメインに利用して,ローカルのデータキャッシュを活用する方向で検討しています.このことから,データセットの読み込みはEthernetが中心となります。分散処理、専用ハードウェア、バイオインフォマティクス、ケモインフォマティクスといった幅広い分野で研究開発を行っています。