Conference(GTC)を25日(米国時間)から開催。初日の朝、同社の創業者である社長兼CEOのジェンセン氏が基調講演を行った。このほか、NVIDIAのGPU仮想化技術にVMWareが対応したことなどがある。「Pascal」は独自のCPU接続インタフェースと3Dメモリ技術を採用まず、次世代のGPUアーキテクチャであるPascalだが、最大の特徴は、CPUとの接続に「NVLink」と呼ばれる新しいインタフェースを使い、さらにメモリチップを積層した3Dメモリ技術を採用することだ。このため、Pascalは、プロセッサとメモリ、GPUが一体になったモジュールとして公開された。現時点では、NVLINKを利用するためには、専用のプロセッサ(PowerPCアーキテクチャのもの)が必要となる。簡単にいうとNVLINKは、インテルプロセッサにあるQPIのようなものだ。高速のシリアルリンクという点では似ているが、電気的、プロトコル的な互換姓があるわけではない。そもそもNVLINKは、プロセッサとGPUを密に結合するためのものなので、NVLINKはCPUから直接出ていなければ意味がない。Pascalアーキテクチャの出荷は2015年とされているが、それまでに他のCPUが対応するかどうかは不明だ。Pascalの内部アーキテクチャはまだ未公開で、この部分でも性能向上はあるはずなので、現在のGPUの後継として一般PC向けにはNVLINKを使わないデバイスも用意されるのではないかと見られる。Expressなどに似ている。キャッシュのコヒーレンシを保つ技術は、第2世代で対応することが予定されていて、第一世代ではCPUとのキャッシュコヒーレンシはおこなえないようだNVLINKは、GPU間の接続にも利用可能だという。Expressカードに比べて1/3の大きさだという縦軸は、SGEMM演算(CUDAによる行列の積和演算)の結果を正規化したもので簡単にいえばGPUの演算性能を示す。Zは、KeplerアーキテクチャのGPUを搭載したGPUボード製品だ。2,999ドルという「ハイエンドグラフィックスカード」で、12ギガバイトのメモリを搭載、8テラFLOPSの性能があるという。Engineを使ったデモ画像が公開されたが、たしかに「実写」のような映像になっていた。Googleが行った1千万枚の画像認識処理(1,000台のマシン、合計16,000コアで3日間かかった)ではハードウェアコストに5百万ドルが必要だったが、TITANを使うことで、1万2,000ドルでこれを実現、消費電力でも600キロワットが2キロワットまで下がったという。Brainと呼ばれる1,000台のマシン(合計2,000CPU/16,000コア)のシステムが利用された。LabがGPUを使って同様の処理を行ったところGPUサーバー3台(12GPU/18432コア)のマシンで同様の処理が可能だったという。Zで同様の処理が可能で、システム価格は1万2,000ドル、消費電力は2キロワットと、Googleの論文に比べ、300倍の電力効率、400倍の価格比になるという※本記事は掲載時点の情報であり、最新のものとは異なる場合があります。Corporation。