**ai**: Hello! How can I assist you with your notes or research today? [Timestamp: 2025/11/26 17:54:31] **user**: 講演概要を他の関連ノートを参照しながら完成させてください。 [Context: Notes: research/outlines/情報処理学会 中国支部 主催講演会.md] [Timestamp: 2025/11/26 17:54:51] **ai**: 現在の検索結果からは、**情報処理学会 中国支部 主催講演会** に直接関連する他のノートは見つかりませんでした。 以下に、いただいた情報をもとに **講演概要** を 200〜300 文字程度（必要に応じて 400 文字以内）にまとめました。関連するノートがあれば、適切な箇所に `[[ノートタイトル]]` でリンクを挿入してください。 --- ### 講演概要（草案） LLM などの大規模 AI 基盤モデルの学習には、ハイエンド GPU、低遅延・高帯域のインターコネクト、分散ストレージを統合した HPC 環境が不可欠です。本講演では、さくらインターネットが提供する AI スパコンサービス **「さくらONE」** を事例に、以下の三点に焦点を当てて解説します。 1. **ベンチマーキング手法** – LLM 学習ワークロードを用いた性能測定と、GPU・ネットワーク・ストレージ各層のボトルネック分析。 2. **信頼性向上策** – ハードウェア障害検知、ジョブ再実行機構、データ整合性チェックなど、運用上のリスク低減手法。 3. **可観測性の実装** – メトリクス収集、分散トレーシング、ダッシュボードによるリアルタイム監視と、障害発生時の迅速な原因特定。 実際の運用データを交え、GPU の故障率低減やネットワーク遅延の可視化が AI 学習効率に与えるインパクトを示すとともに、今後のスパコン設計に活かすべきベストプラクティスを提案します。 > 参考: [[さくらONE のアーキテクチャ]], [[GPU 障害検知とリカバリ]], [[分散トレーシング入門]] --- #### 使い方例 - ベンチマーキング手法の詳細は **[[LLM ベンチマーク手法]]** を参照 - 信頼性向上策の実装例は **[[GPU 障害検知とリカバリ]]** に記載 - 可観測性の具体的設定は **[[分散トレーシング入門]]** が役立ちます 必要に応じて上記リンク先のノートを作成・更新し、本文中の `[[ノートタイトル]]` を置き換えてください。 --- この草案をご確認いただき、追加したい情報や参照したい既存ノートがあればお知らせください。適宜修正・追記いたします。 [Timestamp: 2025/11/26 17:54:55]