次世代の YouTube、Facebook、Google を構築できると考えている場合、ライバルに対して何らかの優位性を得るためには、人工知能と GPU アクセラレーション エンジニアリングに多額の投資を行う必要があります。
そして、Nvidia はたまたまあなたにぴったりのハードウェアを持っているそうです。
グラフィックスチップ大手のテスラは、人類が日々生み出すペタバイト級の無意味な情報を理解できる機械学習システムを強化するために設計されたTesla M40 GPUアクセラレータを発表しました。音声デコード、顔認識、画像処理といったディープラーニングの深層ニューラルネットワークの改良とトレーニングを目的としています。
Nvidia はまた、ビデオ ストリームを処理し、機械学習システムのフロントエンドとして機能する軽量チップである Tesla M4 GPU アクセラレータも宣伝しています。
Googleは機械学習を積極的に活用しています。例えば、翻訳ツールや検索エンジンも機械学習を活用しています。また、Googleは情報処理を高速化するためにGPUを活用していることで知られており、例えばAndroidスマートフォンを音声で操作できるようにしています。
先週、有力筋から、このウェブの巨人が特定のアプリケーション向けに最適化されたカスタマイズされたグラフィックプロセッサを使用しているという話が届きました。自社システムの駆動にGPUパワーを求めているのはGoogleだけではありません。ライバルのウェブ大手、いわゆるハイパースケール企業もこの技術に参入したいと考えており、NVIDIAはこれらの企業向けにチップを製造しています。
M40は3,072個のCUDAコア、ピーク単精度演算性能7TFLOPS、12GBのDDR5メモリ、288GB/sの帯域幅を備え、消費電力は250Wです。ホストとはPCIe経由で接続されます。M4は1,024個のCUDAコア、4GBのDDR5メモリ、88GB/sの帯域幅、PCIeロープロファイルフォームファクタを備え、消費電力は50～75Wです。M4は、ビデオのトランスコード、写真やビデオのオンザフライ処理、機械学習推論など、インターネットからのリクエストを処理するサーバーバンクを対象としています。
「大手プロバイダーはこれを求めていた」と、NVIDIA の加速コンピューティング担当副社長で CUDA の発明者である Ian Buck 氏はThe Registerに語った。
新しいもの…Nvidiaが今日発表するもの
これは自宅のPC用に注文するようなキットではありません。ここでのキーワードは「ハイパースケール」です。何万台ものマシンを所有しているなら、間違いなく注文するでしょう。少なくとも、Nvidiaの意向が通ればの話ですが。このハードウェアに加えて、ハイパースケールソフトウェアスイートも用意されており、cuDNN、GPUアクセラレーション対応のFFmpeg、Webアプリをアクセラレータに接続するNvidiaのGPU RESTエンジン、そしてアプリケーションプロセッサよりも高速に画像のサイズ変更が可能なNvidiaの画像計算エンジンが含まれています。Mesosphereは、Mesosデータセンターオペレーティングシステムにグラフィックチップのサポートも追加しています。
半分ずつのゲーム…NVIDIAのデータセンターバランスの考え方 - バックエンドでモデルをトレーニングするための強力なシステム、フロントエンドの軽量アクセラレータ
Tesla M40とハイパースケール・ソフトウェア・スイートは今年後半にリリース予定です。M4 GPUは2016年第1四半期に利用可能になるとのことです。
「人工知能の競争が始まった」とエヌビディアのCEOジェンスン・フアン氏は語った。
「機械学習は、PC、インターネット、クラウドコンピューティングといった規模において、今日のコンピューティングにおける最も重要な発展の一つであることは間違いありません。消費者向けクラウドサービス、自動車、ヘルスケアなど、幅広い業界が今まさに革命を起こしつつあります。」®
