P4とP40、さらに新しいソフトウェアを発表しました。これにより、人工知能(AI)サービス向けの推論を生成するワークロードの高速化において、効率やスピードが大幅に向上します。音声起動アシスタントやスパムメール・フィルター、さらに映画や製品をお勧めするレコメンデーション・エンジンなど、現在のAIサービスはますます複雑になっており、(1)年前のニューラル・ネットワークと比べ最大で10倍の演算を必要としています。現在のCPUベースのテクノロジは、最新のAIサービスに必要なリアルタイムでの反応を提供できず、貧弱なユーザー・エクスペリエンスにつながっています。P4とP40は、ユーザーやデバイスからのクエリに反応して、トレーニングされたディープ・ニューラル・ネットワークを使って音声や画像、テキストを認識する「推論」を行うよう特別に設計されています。Pascalアーキテクチャをベースに、これらのGPUは8ビット(INT8)演算をベースとした特殊な推論命令を備え、CPUより45倍(1)、発表されてから1年も経っていないGPUソリューションより4倍(2)速い反応が可能となります。P4は、データセンターにとって最高のエネルギー効率を実現します。スモール・フォーム・ファクタや、50ワットという低消費電力でどんなサーバーにもフィットし、実稼働ワークロードでの推論におけるエネルギー効率をCPUと比べ40倍向上させることができます(3)。P4を1個搭載した1台のサーバーは、13個のCPUを搭載したサーバーと同等のパフォーマンスを発揮し(4)、サーバーや電力などにかかる総所有コストを8倍以上削減できます。P40は、ディープラーニングのワークロードに最高のスループットを実現します。P40アクセラレーターを8個搭載したサーバーは、140個以上のCPUを搭載したサーバーと同等のパフォーマンスを発揮します(5)。CPUサーバー1台が約5,000ドルの場合、サーバー取得費用が65万ドル以上削減できることになります。Buck)は、次のように述べています。P4とP40で、NVIDIAはデータセンター向けで唯一のエンドツーエンドとなるディープラーニング・プラットフォームを提供することになり、AIの計り知れないパワーが幅広い業界で活用できるようになります。トレーニングに必要な時間は数日から数時間に短縮され、洞察は瞬時に引き出されます。AIを活用したサービスを利用している消費者にリアルタイムで反応することが可能になります。TensorRTは、最も複雑なネットワークで即時の反応を提供する製品の展開に向けてディープラーニング・モデルを最適化するために作られたライブラリです。トレーニングされたニューラル・ネット(32ビットまたは16ビットのオペレーションで定義)を使い精度を下げたINT8オペレーションに最適化することで、ディープラーニングのアプリケーションのスループットおよび効率を最大化します。SDKはPascalサーバーのパワーを活用して、最大93のHDビデオ・ストリームを同時にデコード・分析します(6)。ロボット、広告のフィルタや表示などのアプリケーション向けにビデオ・コンテンツを大きな規模で理解するという、AIにおける最大の課題の1つに対処しています。ディープラーニングをビデオ・アプリケーションに統合することで、企業はこれまで不可能だったスマートで革新的なビデオ・サービスを提供できるようになります。顧客にとっての大きな躍進NVIDIAの顧客各社は、最高のコンピューティング・パフォーマンスを要する、これまでよりさらに革新的なAIサービスを提供しています。Diamos)氏は、次のように述べています。「お客様一人ひとりにシンプルかつ反応性に優れたユーザ・エクスペリエンスを提供することは、当社にとって非常に大切です。GPUを実稼働で展開しましたが、GPU使用のおかげで、アクセラレーターーを搭載していないサーバーではできなかったであろうレベルでの反応性を実現できています。INT8機能を備えたPascalでさらに大きな前進が可能となるので、ユーザの皆様によりよい体験を提供することを楽しみにしています。GPUの仕様は以下のとおりです。P40は10月に提供開始となる予定で、ODM、OEM、チャネル・パートナーにより提供される認定サーバーに搭載されます。(1)VGG-19ニューラル・ネットワーク、バッチサイズ=4を使用してレイテンシーを比較。P40、TensorRTインターナル・バージョンを使用。https://github.com/intel/caffe/tree/master/models/mkl2017_vgg_19でIntelにより最適化されたVGG-19。GoogLeNetニューラル・ネットワーク、バッチサイズ=128を使用してimg/secを比較。M40のGPUサーバーを比較。いずれもTensorRTインターナル・バージョンを使用。AlexNetニューラル・ネットワーク、バッチサイズ=128を使用しimg/sec/wattを比較。https://github.com/intel/caffeでIntelにより最適化されたCaffeとAlexNetを使用。E5-2650v4を使用。P4搭載GPUサーバー。(5)GoogLeNetニューラル・ネットワーク、バッチサイズ=128を使用してimg/secを比較。images/sec。images/sec、スループットはCPUサーバーの145倍。2017を使用した、Intelにより最適化されたCaffe。30FPSでコード変換を実行。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。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。____________________________________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。GPUアクセラレーターの利益・可用性は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。(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。Corporationの商標あるいは登録商標です。その他の企業名および製品名は、それぞれ各社の商標である可能性があります。予告なく変更される場合があります。Corporation。