自分の紹介
まずは記事を1つ書くのが大切ということで，プロフィール記事です。僕は現在(2018年10月現在)情報理工学を専攻する大学院生です。
横に広げてもアレなので，研究とハッカソン系に絞ってみました。
専門について
研究トピックとしては，
- 分散並列処理(Hadoop/Spark)とリソース制御
- 並列分散処理のStruggling TasksのCgroupsのリソース制御を用いた検証と再現(B4/M1)
- 分散深層学習(Distributed SGD, Parameter Server)
- データ並列の同期型分散機械学習におけるリソーススケジューリングの導入(M2)
を研究に扱っています。
分散並列処理とリソース制御の研究
並列分散処理におけるStruggling Tasks(遅くて他の足を引っ張る奴)を汎用的に発生させられるフレームワークを提案しようという研究です。仕組みとしてHadoopタスクをDockerコンテナで包み込む技術やCgroupsによるリソース制御を採用しました。正直研究としては背景と目的が定まっていない「やってみよう！」研究に終始してしまった印象です。
学んだ事を挙げるとすれば，
- Sparkの研究をしたいならYarnは要らない
- 低レイヤーの研究は間に多くを噛ませてはならない(振り回される)
- OSSはバグが多いのでやり切るならCommitするくらいの覚悟がないと大火傷をする
とかでしょうか。ただカーネル機能や細かいリソース制御等の基礎から，大規模システムのエラーログと戦う経験は血肉にはなった気がします。
分散深層学習の研究
現在は分散深層学習の最適化の研究を行なっています。データ並列型の分散深層学習の同期(Synchronous)型には遅いworkerが他のworkerを待たせる問題がある訳ですが，これらをリソース再割当によって足並みを揃えさせる研究です。再割当には同一マシン環境下と言う状況が必要な訳ですが，近年はマルチGPU環境が増えているので，そこを対象としています。
JPHACKS(ハッカソン)への参加
ひょんな事からJPHACKと言うハッカソンイベントに平和堂というチームで参加していました。ありがたい事に出場2回共に北海道大会最優秀賞を頂き，AwardDay(決勝)まで進出させていただきました。
JPHACK2016
2016年は脈波センサー情報から酔い具合をグループで可視化し，自己認識と他者からの声かけを可能にするアプリ(のプロト)をチームで作りました。北海道大会最優秀賞，AJSスポンサー賞，イノベーター認定をいただきました。
2日間の開発で動画編集ばかりしていた気がしますが，開発初日の夜に撮影のため飲みに行ったのは楽しい思い出です。
JPHACK2017
2017年は加速度センサー情報から電車内での動きを記録し，痴漢冤罪の防止に取り組むアプリ(こちらもプロト)をチームで作りました。北海道大会最優秀賞，富士フイルムスポンサー賞をいただきました。
AwardDayでは「腕の動き以外の痴漢もある」等の0か1かの厳しい意見や，加速度センサーの普及の未来が見えない等懐疑的な意見を多数頂き，結構辛い記憶があります。あれから1年トラッキングセンサーが恐ろしい速度で出て価格も落ちてきているので，嬉しいです。
現在は幸い東京にて内定をいただいており，卒業のため研究をしています。
よろしくお願いしますね。
