NVIDIA、世界初のディープ・ラーニング・スーパーコンピュータを発売
NVIDIA DGX-1はサーバー２５０台分のスループットを実現し、人工知能で求められる大量コンピューティングに対応
米国カリフォルニア州サンノゼ—GPUテクノロジ・カンファレンス—2016年4月5日― NVIDIA（本社：米国カリフォルニア州サンタクララ、社長兼CEO：ジェンスン・フアン（Jen-Hsun Huang）、Nasdaq：NVDA）は本日、人工知能（AI）で要求される無制限のコンピューティングに対応する世界初のディープ・ラーニング・スーパーコンピュータ、NVIDIA® DGX-1™を初公開しました。
NVIDIA DGX-1は、ディープ・ラーニングに特化して設計された初のシステムで、ハードウェア、ディープ・ラーニング・ソフトウェア、および開発ツールを余すところなく統合し、開発を迅速かつ容易にします。このシステムはすぐに稼働可能な状態で提供され、新世代のGPUアクセラレータを搭載し、x86サーバー250台分のスループットを実現します1。
DGX-1ディープ・ラーニング・システムにより、研究者やデータ科学者は、GPUで加速された計算機能をたやすく活用して、人間のように世界を学び、理解し、知覚する、新たなクラスのインテリジェント・マシンを作り出すことができます。このシステムにより、かつてないレベルの計算能力が実現して新世代の人工知能の応用が推進され、研究者は、より大規模でより精巧なディープ・ニューラル・ネットワークを発達させるための時間を劇的に削減できます。
NVIDIAのCEO兼共同創設者であるジェンスン・ファン（Jen-Hsun Huang）は、次のように述べています。「人工知能は、私たちの人生の中で最も遠大な技術進歩です。すべての業界、すべての企業、すべてを変えます。すべての人にメリットをもたらすマーケットが出現するでしょう。データ・サイエンティストと人工知能研究者は現在、自社製の高性能コンピューティング・ソリューションにあまりにも多くの時間を費やしています。DGX-1は展開が容易で、1つの目的のために作成されています。人間の能力を超えた力を解き放ち、かつては解決できなかった問題に応用するという目的です」
5つのブレークスルーの活用
NVIDIA DGX-1ディープ・ラーニング・システムは、新たなNVIDIA Pascal™ GPUアーキテクチャを基盤とするNVIDIA Tesla® P100 GPUで構築されます。CPUベースのサーバー250台分のスループット、ネットワーク接続、ケーブル、およびラックをオールインワンで提供します。
また、DGX-1には、パフォーマンスを最大化し、使いやすくするためのブレークスルー・テクノロジがほかにも4つあります。これには、アプリケーションの拡張性を最大化するNVIDIA NVLink™高速インターコネクト、かつてないエネルギー効率を生み出す16nm FinFETファブリケーション・テクノロジ、ビッグ・データ・ワークロード用のHBM2を使用したチップ・オン・ウェハ・オン・サブストレート、ディープ・ラーニングのピーク時性能が21テラフロップスを超える新しい半精度浮動小数点命令があります。
さらに、これらの主要な技術的進歩により、Tesla P100 GPUを備えたDGX-1システムはたった1年前の4-way NVIDIA Maxwellアーキテクチャ・ベースのソリューションの 12倍以上の速さで学習を行います。
Pascalアーキテクチャには人工知能のエコシステムの強力なサポートがあります。
FacebookのAI研究担当取締役、ヤン・ルクン（Yann LeCun）氏は、次のように述べています。「NVIDIAのGPUは人工知能の進化を加速しています。ニューラル・ネットワークの規模が拡大するにつれ、より大容量で高速なメモリを備えた高速なGPUが必要となるだけでなく、さらに高速なGPU間通信に加えて、低精度演算を活用できるハードウェアが必要となります。これはまさに、Pascalそのものです」
Baidu（百度）のチーフ・サイエンティスト、アンドリュー・ウン（Andrew Ng）氏は言います。「人工知能コンピュータは宇宙ロケットのようなもの。大きければ大きいほどいい。Pascalのスループットとインターコネクトは、これまで見たこともないほど大きなロケットとなることだろう」
マイクロソフト・リサーチのチーフ・スピーチ・サイエンティスト、シュエトン・ファン（Xuedong Huang）氏は、次のように述べています。「マイクロソフトは1,000階層を超えるスーパー・ディープ・ニューラル・ネットワークを開発しています。NVIDIA Tesla P100の圧倒的な馬力により、マイクロソフトのCNTKのAIブレークスルーを加速できるでしょう」
包括的なディープ・ラーニング・ソフトウェア・スイート
NVIDIA DGX-1システムには、最適化されたディープ・ラーニング・ソフトウェア・スイートが揃えられ、研究者やデータ科学者はディープ・ニューラル・ネットワークを短期間で簡単に発達させることができます。
DGX-1ソフトウェアには、ディープ・ニューラル・ネットワーク（DNN）を設計するためにまとめられたインタラクティブなシステムである、NVIDIA Deep Learning GPU Training System（DIGITS™）が備えられています。また、新しくリリースされたDNNの設計用プリミティブのGPU加速化ライブラリである、NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library（cuDNN）バージョン5も含まれています。
さらに、広く使用されているディープ・ラーニング・フレームワークであるCaffe、Theano、およびTorchの最適化バージョンも含まれ、追加でクラウド管理ツール、ソフトウェア・アップデート、およびコンテナ化アプリケーションのリポジトリも提供します。
システム仕様
NVIDIA DGX-1のシステム仕様は次のとおりです。
- 最大170テラフロップス（半精度浮動小数点（FP16）のピーク時性能）
- Tesla P100 GPUアクセラレータx 8、16GBメモリ/GPU
- NVLink Hybrid Cube Mesh
- 7TB SSD DLキャッシュ
- デュアル10GbE、クアッドInfiniBand 100Gbのネットワーク接続
- 3Uサイズ電源 – 3200W
NVIDIA DGX-1のオプション・サポート・サービスにより、生産性が向上し、実稼働システムのダウンタイムが削減されます。ハードウェアおよびソフトウェアのサポートには、NVIDIA におけるディープ・ラーニングの専門知識の提供や、クラウド管理サービス、ソフトウェアのアップグレードとアップデート、およびクリティカルな問題の優先解決が含まれます。詳細については、www.nvidia.com/page/support/dgx1-supportを参照してください。
提供開始
NVIDIA DGX-1ディープ・ラーニング・システムの一般提供開始時期は米国では6月、その他の地域では第三四半期始めとなり、NVIDIAと認定されたシステム・インテグレータ から直接入手できます。
参考資料
(1) Caffe/AlexNetがInfiniBandインターコネクトを利用した2つのソケットIntel Xeon E5-2697 v3プロセッサーベースシステムのILSVRC-2012データセットを学習させる時間と比較。 https://software.intel.com/en-us/articles/caffe-training-on-multi-node-distributed-memory-systems-based-on-intel-xeon-processor-e5.
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NVIDIAについて
1993年以来、NVIDIA（NASDAQ: NVDA）は、ビジュアル・コンピューティングという芸術的な科学の世界をリードしてきました。ゲーミング、自動車、データセンターおよびプロフェショナル・ビジュアリゼーションの分野で特化したプラットフォームを提供し続けています。NVIDIAの製品は仮想現実、人工知能、自律走行車の開発においても最新の技術を提供しています。詳しい情報は、//nvidianews.nvidia.com/をご覧ください。
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本プレスリリースに記載されている、人工知能分野における、NVIDIA DGX-1ディープ・ラーニングシステムの影響、バーチャル・リアリティおよび、自動運転に関連する開発の利益・影響、は将来予測的なものが含まれており、予測とは大幅に異なる結果が生じるリスクと不確実性を伴っています。かかるリスクと不確実性は、世界的な経済環境、サードパーティーに依存する製品の製造・組立・梱包・試験、技術開発および競合による影響、新しい製品やテクノロジの開発あるいは既存の製品やテクノロジの改良、当社製品やパートナー企業の製品の市場への浸透、デザイン・製造あるいはソフトウェアの欠陥、ユーザの嗜好および需要の変化、業界標準やインターフェースの変更、システム統合時に当社製品および技術の予期せぬパフォーマンスにより生じる損失などを含み、その他のリスクの詳細に関しては、Form10-Qの2015年10月25日を末日とする四半期レポートなど、米証券取引委員会（SEC）に提出されているNVIDIAの報告書に適宜記載されます。SECへの提出書類は写しがNVIDIAのウェブサイトに掲載されており、NVIDIAから無償で入手することができます。これらの将来予測的な記述は発表日時点の見解に基づくものであって将来的な業績を保証するものではなく、法律による定めがある場合を除き、今後発生する事態や環境の変化に応じてこれらの記述を更新する義務をNVIDIAは一切負いません。
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