NVIDIAは5月10日、米カリフォルニアのSan jose McEnery Convention Centerで行われたNVIDIA GPUテクノロジーカンファレンス(GTC:GPU Techlogogy Conference)でかつての世代に比べ5倍向上された性能を伝達する新たなGPUアーキテクチャであるVoltaを含めた人工知能の未来に向けた多様な技術が披露した。NVIDIAは新しいVoltaアーキテクチャと一緒に新しいバージョンの強力なDGX-1ディープランニングアプライアンスを含めた新たなVolta基盤の人工知能スーパーコンピュータのラインナップを披露している。
今年の行事で発表された開発者に最新の最適化されたDeep Learning Frameworkを提供する「NVIDIAGPUクラウド」はAmazon Web ServiceやMicrosoft Azureなどのパブリッククラウドを通じて提供される予定である。また新しい「Isaac robot-training simulator」はロボットたちが現実世界で特定作業をする前に仮想世界でトレーニングを受けられるようにする。この他にもTOYOTAは自主走行自動車関連の協力を通じてNVIDIAのVoltaアーキテクチャの基盤Xavier SoCを活用する予定であり、SAPまたデータ分析などにGPUベースの加速技術の活用に協力すると発表した。
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▲Marc Hamilton NVIDIAソリューションアーキテクチャ及びエンジニアリング部門副社長
Marc HamiltonNVIDIAソリューションアーキテクチャ及びエンジニアリング部門副社長はネット時代に人工知能の役割が大きくなるものと期待していると明らかにした。そして今この瞬間にも生成されている膨大な量のデータは動画や写真など使用者が生成するデータ、そしてコンピュータなどデバイスが生成するデータに分かれ、このデータは今まで単に「保存された」状態にとどまっており、これを活用するためには直接コードを構成しなければならなかったが全ての生徒がプログラミングを活用することができてもデータをすべて活用することには数字が不足だと指摘した。
そしてAIはこの部分において「ソフトウェアを開発する」ソフトウェアの存在がなることができ、これを基盤にすべての学生にプログラミング教育よりは「データサイエンティスト」への道とともにAI関連ツールキットを通じて自動的に膨大な量のデータを活用できるようにするソフトウェアを作ることができるようにすることを志向するのが望ましいという意見を提示した。これとともに今日すべてのIT企業が人工知能技術の融合を研究しており最近発表されたグーグルの新しいTPUもまたディープランニングを向けた様々なアプローチ方式の一つとみていて、NVIDIAはGPU基盤加速(Accelerate)コンピューティングを可能にするプラットフォーム企業の位置にあると付け加えた。
これとともに、全世界的に、AIのためのコンピューティングパワーに対する需要はここ数年、大幅に高まったが、今日、プロセッサの性能増加分はこれに満たず、需要と供給の格差はますます高まっていると指摘した。 そしてエヌビディアはGPUだけでなく、ソフトウェアとプラットフォームを備えたAIコンピューティング企業であり、多様な製品群で研究開発の結果を提供していると強調した。 そしてPC用GPUからスーパーコンピュータDGX-1、パブリッククラウドに至るまで、すべてのユーザー層にGPU技術が提供されていると付け加えた。
また彼は競争相手と名指しされたりするIntelとの関係についてAIのためのシステム構成においてGPUの位置は「加速器」で、依然として伝統的なプロセッサとともに並行されて使用されなければならないと説明した。そしてDGX-1も相変わらずIntelのプロセッサとNVIDIAのGPUの組み合わせで構成されており、NVIDIAがこれからずっと成長してGPU性能を高めるためにはIntelのプロセッサも着実に性能が改善されなければならない関係だと紹介した。これとともにNVIDIAはGPUコンピューティングに力量を集中的に投資しており、継続して研究開発に集中していくものと明らかにした。
NVIDIAは顧客にGPUベースのAI力量を提供する形態へと大きく三つを挙げた。最も基本的なのは顧客が直接関連GPUを購入しインフラを構築することだ。またアマゾンウェブサービス、Microsoft Azure基盤に提供される「GPUクラウド」を使用することもできる。この他にも特別な場合のためのオプションでNVIDIAが自主的に構築しているDGX-1基盤「SATURNV」スーパーコンピュータが紹介されたが、これを活用した代表的なプロジェクトではがん研究プロジェクト「Cancer Moonshot」が挙げられた。勿論このオファーは他のオプションと競争せず他のオプションに十分な力量が準備される前までは高い研究力量が必要する時、直接コンピューティングパワーを提供できると付け加えた。
「アイザックロボットトレーニングシミュレーター」はロボットたちが現実世界で特定作業をする前に仮想世界でトレーニングを受けられるように支援する。NVIDIAはロボットがロボットを訓練させる場合が人間のものより速度が遅いが、疲れず長い時間繰り返しに有利な性格を備えているということに注目した。そしてこの「アイザックロボットトレーニングシミュレーター」が物理的なロボットをソフトウェアで容易にシミュレーションすることができ、多様なロボットのコピーが存在することができると説明した。勿論、AIプログラムトレーニングにロボットが人間を完全に代替することはできずロボットと人の役割が必要だとも指摘した。
一方、NVIDIAはグラフィック中心で現在のモデルに転換するようになった重要な契機にCUDAを初めて披露した時期を挙げており、CUDAを通じてGPUの汎用プログラムにおける活用可能性を確認したと紹介した。またAI部分は2012年が転換点であったが、イメージネット競進大会でGPUとイメージ関連技術の活用、グーグルのユーチューブ動画内の物体を分析するプロジェクトなどが良い結果を得て、以後イメージネット競進大会でGPU技術の活用が大幅に増加する姿だったと明らかにした。また最近はセールスフォースとSAPがプラットフォームにGPUコンピューティングとディプロニン技術の融合を発表したと付け加えた。
