国立先进产业科学技术研究所 [主席：石村和彦]（以下简称 AIST）AIST/东京技术开放创新实验室使用真实世界大数据小川博隆，首席研究员，首席研究员泷泽信一郎，与日立制作所（以下简称日立）合作本地和云安全链接内置的不同信息系统混合云的人工智能12月份我们搭建了开发环境并开始试运行。该环境包括新开发的高级身份验证和安全功能。云对象存储的作业数据管理技术，可以在保持安全性的同时与云端共享数据。
这项研究的部分结果将在日本信息处理学会第 177 届高性能计算 (HPC) 研究小组上公布，该会议将于 2020 年 12 月 21 日举行。
混合云AI开发环境
近年来，网络物理系统的使用不断加速，它可以分析和预测来自物理世界的各种数据，例如制造设备、汽车和人员在网络空间中的移动，以优化生产计划。人工智能用于这种预测和优化，连接本地和云系统的混合云已得到广泛应用，因为人工智能的发展需要随着计算机技术的发展而进行投资，并灵活应对计算机需求的临时高峰。然而，在混合云中构建人工智能环境存在一些问题，例如确保机密信息的数据安全、使用具有不同硬件和软件规格的不同系统以及使用需要管理员权限的专用软件等。
在 AIST，作为高性能计算研究的一部分，我们一直在研究一种在云上实现作业执行的机制。然而，那里提出的新机制使用了专用协议，因此不能轻易地引入到通用云环境中，并且需要专门且复杂的工作，这阻碍了其广泛使用。日立也对这个问题有类似的认识，因此日立的本地计算环境和AIST的ABCI
AIST 与日立共同构建了混合云 AI 开发环境，将本地和云端构建的不同信息系统安全链接，将本地的易用性与云端大规模计算资源的使用结合起来。为了解决连接本地和云系统时确保数据安全的问题，富士通开发了一种技术，仅使用具有高级身份验证和安全功能的通用云对象存储协议来促进作业数据管理，而无需使用专用协议进行用户身份验证和系统之间的数据共享。此外，由于所开发的作业数据管理技术可以以用户权限执行，因此无需获得系统管理员的许可，从而更容易引入和创建混合云。另外，您还可以打包并携带运行程序所需的库。容器技术，可以在不同的信息系统上执行相同的程序。此外，正在开发中元作业脚本根据技术的不同，对于不同的信息系统也是如此作业脚本在作业执行我们可以保持与本地相同的可用性。
为了验证本次搭建的环境的实用性，我们使用了国立信息研究所日立中央研究所的AI开发环境（本地）SINET5连接到 AIST 的 ABCI（云）的 AI 开发环境。并测量了AI开发作业输入的响应速度。在云环境中登录ABCI并直接提交作业时的响应性能为03秒，而从日立中央研究实验室本地环境远程提交作业时的响应性能为059秒，证实可以在不影响用户可用性的延迟时间内进行协作。
未来，我们计划进一步开发我们已经开发的技术，使其能够广泛应用于与公有云构建的 AI 开发环境的协作，为加速社会创新做出贡献。
国立产业技术综合研究所
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