Huang氏が登壇し、NVIDIAが「AIカンパニー」として成長を今後も続けていくことをさまざまな角度から語った。冒頭、同氏は1990年代のPC-インターネットの普及期から振り返り、2000年代のモバイル-クラウド時代を経て、2016年の現在、AIとIoTの普及による新たなコンピューティングの時代が始まったと説明し、GPUを活用したディープラーニング技術の進化がそれをもたらしたことを強調。「すでにイメージ認識の分野ではコンピュータが人の能力を超え、音声認識も人間同等の領域に到達している。人間は見て、聞くことでインテリジェンスを生み出す。コンピュータもその段階に突入したと言える。AI革命の舞台が整ったと言える」(同)とし、NVIDIAがインテリジェンスを加速させるAIコンピューティングカンパニーとして同分野に注力してきたことを振り返った。上段はディープニューラルネットワーク(DNN)により画像認識では人間を超す精度を、音声認識でも人間同等の精度を実現できるようになった。右は同社が現状、注力している3分野。左から「GPUコンピューティング」「ビジュアルコンピューティング」「AI」となっているまた、GPUの活用範囲が広がるに従い、GTCも世界規模へと成長し、参加者数も2014年には3700名だったものが、2016年には全世界で1万6000名まで増加した。GPUを活用したいエンジニアによるSDKのダウンロード数もこの2年で3倍増の40万DLに、ディープラーニング開発者も同じ期間で25倍の5万5000名まで増加し、世界的にディープラーニングの活用が進んでいることを説明。ディープラーニング技術がデータセンターをはじめとしたさまざまな産業分野で活用されていることを示し、IoT時代の本格到来により、ディープラーニングの学習サイクルがAIの成長を加速させ、ムーアの法則を超す勢いで成長していき、さらなるインテリジェンスを生み出すことが期待されるとした。「誰もがディープラーニングにアクセスして、生産的な活用できるといった仕組みを、エンドツーエンドで提供することがNVIDIAの目的だ。エンジン「TensorRT」など、エコシステムが順調に広がっているとした。これまではDNNのアルゴリズム部分が中心であったが、推論処理に特化したアクセラレータや処理エンジンを用意することで、ディープラーニングの活用範囲を拡大することが可能となった※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。