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PCCC AI/機械学習技術部会 第10回ワークショップ（HPC-AI AC 第6回日本カンファレンス）

日時 2026年9月7日（月）13：00～18：10
開催形式 オンライン（Zoom）
主催 PCクラスタコンソーシアム、HPC-AI Advisory Council
参加費 無料（登録が必要です）
事前参加申込締切 2026年9月4日（金）正午
※事前締切後にZoom接続情報を登録者にお送りします。

参加申し込みフォーム

開催趣旨

「学習から推論へ ― 推論時代のAI半導体とDC要件」
The Inference Era: AI Chips and Datacenter Requirements

学習から推論へ ― 推論時代のAI半導体とDC要件大規模モデルのトレーニングから推論サービスへ。AI活用の重心が移る今、データセンターに求められる要件は急速に変わりつつあります。演算効率・電力・ネットワーク・冷却――あらゆる側面で、推論ワークロード特有の課題への対応が問われています。
本ワークショップでは、Cerebras・Groq・AMD・富士通・Preferred Networksが最先端のAI半導体アーキテクチャを紹介。GMOによるAIクラウド活用の実践事例、そしてAISTによるユーザー視点からの期待と要件を交え、多角的に議論します。最後に、「推論時代を迎えたシステム形態」をテーマにパネルディスカッションを行い、日本のAIインフラ戦略の今後を展望します。

プログラム

英語セッション

12:45 Zoomオープン
13:00 - 13:10

Opening Remarks

Gilad Shainer, Chairman, HPC-AI Advisory Council
13:10 - 13:40

Lecture-1

「The Speed Imperative: Cerebras Inference」

Fares Hassanieh, Cerebras

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As AI models grow in size and complexity, inference speed has become essential to delivering responsive user experiences and accelerating innovation. This session explores how Cerebras addresses this challenge through its Wafer-Scale Engine (WSE) -- a fundamentally different architecture that integrates massive compute, memory, and bandwidth on a single wafer-scale processor.
We will provide an overview of the WSE architecture and the Cerebras CS-3 system, examine its applications across high-speed inference and large-scale model training, and highlight the advantages that differentiate Cerebras from conventional GPU-based infrastructure. Attendees will learn how Cerebras simplifies AI workloads, reduces distributed-computing complexity, and enables faster time to insight for today's most demanding AI models.
13:40 - 14:10

Lecture-2

「NVIDIA Groq 3 LPX」

Graham Steele, NVIDIA

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Agentic AI is reshaping the architecture and economics of inference. Multi-agent systems create a distinct computing challenge: generating tokens with extremely low latency, where per-user delay compounds across every step of an agent's work. This session introduces NVIDIA Groq 3 LPX, the inference accelerator co-designed for Vera Rubin. Vera Rubin NVL72 is the foundation platform for agentic AI factories, delivering volume inference for chat, reasoning, voice and coding assistants. NVIDIA Groq 3 LPX extends that platform to provide premium user experiences, where multi-agent systems and latency-sensitive applications respond and act at ultra-fast speeds.
14:10 - 14:20 Break／休憩

日本語セッション

14:20 - 14:30

PCCCからのご挨拶

塙 敏博（PCCC会長／東京大学教授）
14:30 - 15:00

講演3

「AMDのデータセンターAI戦略」

石橋 史康（日本AMD株式会社）

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Advancing AI 2026 よりラックスケールソリューション Helios をはじめ、GPU・CPU・ネットワーク製品をご紹介の上、AI ソフトウェアに対する取り組みをご紹介いたします。
15:00 - 15:30

講演4

「半導体技術の進化と Transformer 推論時代のAI半導体」

的矢 知樹（株式会社Preferred Networks）

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ChatGPT の登場以降、Transformer 推論の需要が高まり続けている。Transformer 推論の計算の特徴とそれに適した計算機の構成、半導体技術の進歩を踏まえた AI 半導体設計の方向性について議論する。
15:30 - 16:00

講演5

「進化するAIを支えるFUJITSU-MONAKA　― AIサロゲートとAgentic AIの展望 ―」

平井浩一（富士通株式会社）

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HPC／AI 計算基盤を支える高性能、省電力な国産プロセッサ「FUJITSU-MONAKA」の技術的な特長を説明し、AI for Science の実現に向けた AI 技術の弊社開発事例をご紹介します。
16:00 - 16:30

講演6

「AI推論の進化と次世代AI半導体評価基盤の確立に向けて」

高野 了成（産業技術総合研究所）

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推論時代の到来に伴い、多様なAI半導体の評価・選定が重要な課題となっている。本講演では、次世代AI半導体の性能評価と実証を支えるテストベッドの構想と取り組みを紹介する。
16:30 - 17:00

講演7

「推論時代に求められる計算基盤の在り方とは？」

大川 将史（GMOインターネット株式会社）

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これからの大規模学習向けHPC基盤の在り方、そして推論シフトしていく市場のニーズに対して我々はどのようにサービスを提供していくべきなのか。3rdパーティ半導体の選択肢やGMOインターネットの視点も交えながら考察します。
17:00 - 18:00

パネルディスカッション
「推論時代を迎えたシステム形態」

モデレータ： 愛甲 浩史（AI/ML技術部会副部会長）
パネリスト：
  • 遠藤敏夫（AI/ML技術部会部会長）
  • 平井浩一（富士通株式会社）
  • 高野 了成（産業技術総合研究所）
  • 大川 将史（GMOインターネット株式会社）
  • Fares Hassanieh(Cerebras) (TBD)
  • 石橋 史康（日本AMD株式会社）
  • 的矢 知樹（株式会社Preferred Networks）
18:00 - 18:10

閉会挨拶

遠藤敏夫（AI機械学習技術部会長）