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チューリング（千葉県柏市）は、完全自動運転AIの実現に向け、大規模言語モデル（LLM）やマルチモーダルモデル向けの専用計算基盤として、GPUクラスターシリーズ「Gaggle Cluster」の構築に着手したと発表した。今回構築する最初のクラスター「Gaggle-Cluster-1」は、96基のNVIDIA H100 GPUを搭載し、総計算能力190PFLOPSとなる、国内の企業が専有するGPU計算基盤としては最大規模のGPUクラスターとなる。システム全体として2024年前半の稼働開始を目指しているとのこと。

Gaggle-Cluster-1は多数のGPUサーバーで構成されているだけでなく、サーバー間の通信帯域及びストレージ速度を最大限に確保し、これによりクラスター全体を「単一の計算機」として大規模な学習タスクに最適化させることが最大の特徴となる。分散並列学習技術を活用することにより、LLMを含む非常に大規模なパラメータのモデルを高速かつ効率的に学習させることが可能になるという。

「Gaggle Cluster」という名称は、雁の群れが力を合わせて大空を飛ぶ姿から着想を得ており、多数のGPUが集まり、協力して大規模な計算課題に挑む様をイメージしている。チューリングは、高速なGaggle Clusterと、スケーラブルなクラウド計算資源を活用し、LLMを含む独自の大規模マルチモーダルモデル開発を進め、完全自動運転AIの実現に向けて開発を加速させていくとのこと。

近年、AI技術の進化に伴い、大規模言語モデル（LLM）が注目を集めている。LLMは、大量のテキストデータから学習し、人間のような自然な文章を生成したり、質問に答えたりできるAIモデルである。チューリングは、完全自動運転の実現には人間と同等以上にこの世界を理解した自動運転AIが必要であると考え、言語を通じて極めて高いレベルでこの世界を認知・理解している、LLMを含むマルチモーダルモデルの開発を進めているとのことだ。