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NVIDIA 最近の動向
本プレゼンテーションは 2017 年 9 月 18 日に開催された、夏のトップカンファレンス論文読み会 (CVPR/ICML/KDD etc.) にて、NVIDIA のディープラーニングソリューションアーキテクト山崎和博がお話したものです。
![[db analytics showcase Sapporo 2017] B14: GPU コンピューティング最前線 by エヌビディア 佐々木邦暢](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20170630dbassprnvidia-170707074715-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
NVIDIA 最近の動向
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- 2. 2 エヌビディア AI コンピューティング カンパニー 1993年創業 創業者兼 CEO ジェンスン フアン 従業員 11,000 人 2017 会計年度売上高 69 億ドル 時価総額 935 億ドル（約 10 兆円）
- 3. 3 GPU コンピューティング 10年の歩み 20062008 2012 20162010 2014 Fermi: 世界初の HPC 用 GPU オークリッジ国立研究所の世界 最速 GPU スーパーコンピュータ 世界初の HIV カプシドの 原子モデルシミュレーション GPU AI システムが碁の 世界チャンピオンを破る スタンフォード大学が GPU を利用した AI マシンを構築 世界初のヒトゲノムの 3次元マッピングCUDA 発表 世界初の GPU Top500 システム Google が ImageNet で 人間を超える H1N1 の異変の 仕組みを解明 GPU を利用した AlexNet が圧勝
- 4. 4 様々な分野で AI が効果を発揮 碁で名人に勝利ゲームをプレイ 画家のスタイルで画像生成 音声合成 映像を文章で説明 ロボットの動作を洗練 歩行を自己学習 自動運転
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- 6. 6 Recent NVIDIA Papers SIGGRAPH2017CVPR2017 Audio-Driven Facial Animation by Joint End-to-End Learning of Pose and Emotion Interactive Reconstruction of Monte Carlo Image Sequences using a Recurrent Denoising Autoencoder Dynamic Facial Analysis: From Bayesian Filtering to Recurrent Neural Networks Reconstructing Intensity Images from Binary Spatial Gradient Cameras
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- 8. 9 NVIDIA Tesla V100 AIと HPC のための大きな飛躍 Tensor コアを搭載した Volta アーキテクチャ 210 億トランジスタ | TSMC 12nm FFN | 815mm2 5120 CUDA コア 7.5 FP64 TFLOPS | 15 FP32 TFLOPS 120 Tensor TFLOPS 総レジスタファイル 20MB | 16MB キャッシュ 900 GB/s の 16GB HBM2 300 GB/s NVLink
- 9. 10 Tesla V100 搭載NVIDIA DGX-1 AI 研究の必需品 960 Tensor TFLOPS | Tesla V100 8基 | NVLink ハイブリッドキューブ TITAN X で 8 日かかる計算が 8 時間に CPU サーバー 400台分の性能がワンボックスに
- 10. 11 NVIDIA DGX Station パーソナルDGX 480 Tensor TFLOPS | Tesla V100 4基 NVLink 全結合 | 3つの DisplayPort 1500W | 水冷
- 11. 12 コンテナ、データセット、事前 学習済モデルのレポジトリ NVIDIA GPU クラウド CSP NVIDIA GPUCloud NVDocker のコンテナとして提供 | フルスタックで最適化 常に最新 | エヌビディアによって完全にテストおよびメンテナンス | ディープラーニングに最適化された GPU で加速されたクラウドプラットフォーム
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- 13. 14 GPU 無償提供プログラム 提供対象：Titan XPascal, Jetson TX1, Quadro P5000 ディープラーニング、ロボティクス、CAE などの学術研究支援として、 下記の GPU を無償で提供しています。 ＜申請方法＞ 以下のページから申込みしてください。 https://developer.nvidia.com/academic_gpu_seeding ※ 申請は英語です。 ※ GPU を利用する研究テーマ、どのように GPU を利用するかを明記してください。 申請者の論文リスト、CV も頂戴しています。 ※ 申請は、教授、准教授、助教、講師、高等教育機関等の研究員に限ります。 （企業の方、学生の方はお申込みいただけません） ※ 申請者あたり、1 枚／年です
- 14. 15 授業用マテリアル 深層学習、ロボティクス、コンピュータサイエンスの授業用マテリアル（スライド、実習、サンプルコード）を無償で提供し ています。 NVIDIAと下記の大学の共同で作成しています。 ● ディープラーニング（ニューヨーク大学 Yann LeCun教授） ● ロボティクス （カリフォルニア工科大学 John Seng教授） ● Accelerated computing（イリノイ大学 Wen-Mei Hwu教授） ＜取得方法＞ https://developer.nvidia.com/teaching-kits
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- 16. 17 DEEP LEARNING INSTITUTE DLIのミッション： 困難な問題の解決を AI とディープラーニングで支援する。 開発者、データサイエンティスト、エンジニアを対象に、 実世界の課題に対応するニューラルネットワークの作成、 最適化、デプロイメントの方法をお伝えします。 クラウドを活用した実践的なハンズオントレーニング。 ディープラーニングのハンズオントレーニング
- 17. 18 Qwiklabs: クラウドベースのハンズオンラボ https://nvidia.qwiklab.com に多数のハンズオンラボが揃っています。 「ディープラーニング入門」「Image Classification with DIGITS」 の二つは無料（回数制限あり） 手元の PC に GPU は不要。ディープラーニングを簡単に体験。
- 18. 19 Deep Learning InstituteEverywhere プロメテック・ソフトウェア様、日本マイクロソフト様、PFN様と共同で DLI を開催 日付 イベント 2017/9/8 DLI at Prometech Simulation Conference 2017 2017/9/13 DLI with Microsoft and PFN in 福岡 2017/9/25 DLI with Microsoft and PFN in 大阪 2017/10/2 DLI with Microsoft and PFN in 名古屋 2017/10/10 DLI with Microsoft and PFN in 札幌
- 19. 20 CONNECT NVIDIA をはじめ日本中から 集まる GPUの専門家と交流 LEARN 数多くの技術セッションとポスター 展示、大規模なハンズオンラボ で学びを深める DISCOVER A I や 自 動 運 転 と い っ た 重 要 な 領域でのブレークスルーに GPU が 果たしている様々な役割を発見 INNOVATE 新進気鋭のスタートアップによる 破壊的イノベーシ ョンに 注目 日本最大の GPU 技術イベントにぜひご参加ください GTC Japan 2017 は 2017年12月12 ～ 13日に東京で開催 2017/12/12~13 | 東京 | #GTC17 http://www.gputechconf.jp/
- 20. 21 Twitter ：＠NVIDIAAIJP /＠NVIDIAJapan Facebook：https://www.facebook.com/NVIDIAAIJAPAN
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