東京工科大学は6月11日、AI教育と研究を加速させるため、NVIDIA（エヌビディア）のインフラとソフトウェアを用いてAIスーパーコンピューターを構築し、10月より本格稼働の予定であると発表した。
2019年にコンピュータサイエンス学部に人工知能専攻を設置するなど、早くからAI教育に取り組んできた同学は現在、AI技術を大学の教育、研究の中核に据え、次世代の技術者育成や社会課題の解決、産業界との連携強化を目指す総合的な取り組みとして「AI大学」構想を掲げている。その中核拠点として今年4月、八王子キャンパスにAIテクノロジーセンターを開設。AIスーパーコンピューターは、本AIテクノロジーセンターの「AI中核拠点（TUT AI CORE BASE）」に設置される。
同学が今回採用したのは、生成AIや大規模言語モデルなど、計算負荷の高い最新のAIワークロードに対して比類なきパフォーマンスを提供するNVIDIA DGX B200システム。DGX B200は、AIによる変革を加速するための究極のプラットフォームであるNVIDIAの最新GPUアーキテクチャ、NVIDIA BlackwellおよびNVIDIA AI Enterpriseソフトウェア プラットフォームを搭載する。同学は、DGX B200を国内で最初に導入する大学の一つであり、12台のDGX B200をNVIDIA Quantum InfiniBandの高速ネットワークで接続し、NVIDIA DGX BasePODリファレンス アーキテクチャに基づいてスパコンを設計。システム全体のAIの学習理論性能（FP8）が0.9EFLOPS（1秒間に90京回の計算）に達する、私立大学としては最大規模のAIスパコンを学内に常設する。
同学はNVIDIAの日本法人と2023年に学術交流連携を締結して以来、AIにとどまらず、人材育成や研究のコラボレーションも推進している。NVIDIAテクノロジーの活用と啓蒙が可能な学生の育成を目指す「NVIDIA 学生アンバサダープログラム」では、同学の学生がNVIDIA社員のサポートを受けながら生成AIやロボティクス、デジタルツインのテクノロジーを習得している。
このような大規模のAIスパコンが学生に必要な理由について、同学AIテクノロジーセンター・ICT部門長の生野壮一郎教授は下記のように述べる。
生野壮一郎教授
「AIスキルを身につけるための最短ルートは実践にあると考えています。しかし、学生が小規模なデータや小規模なプロジェクトだけで満足していては、将来イノベーションを生み出すようなAI活用の本質を学ぶことはできません。
現在、東京工科大学では、生成AIをはじめとする最新のデータドリブン型アプリケーションを学べる環境を整えているだけでなく、デジタルツインを活用した産学連携プロジェクトや、シミュレーション技術の高度化に取り組む実践的な場も提供しています。学生たちはこれらに積極的に参加し、多様な経験を積んでいます。こうした学生が、計算資源の制約にとらわれることなく、大規模データと高性能な計算環境を活用しながら学び続けられるようにすることが、世界で活躍できる優秀なAI人材の育成につながると確信しています。
また、AIは今後全ての学部の生徒が活用する技術です。同学の全学生に今後重要となるAI Ethics（AI倫理）の実践教育もしたいと考えています。そのために、私たちはさらなる大規模なコンピューティング基盤への投資を決意しました」。
AIスパコンの導入により、AI活用人材の実践育成プログラムの推進や学内専用LLM（大規模言語モデル）の構築、AI Ethics（AI倫理）の実践など、さまざまなプロジェクトや研究での活用を予定している。教育面では、学生が次世代のAI社会に対応できる実践的なスキルを習得するための環境整備を進め、研究面では、最先端のAI技術や高性能計算資源を活かした高度な課題解決を目指す。
