2018」が、4月24日に開催されました。2018の基調講演から」という講演に絞ってお届けします。CNN、RNN、GAN、強化学習など、ディープラーニングをベースにした新しい技術や手法が続々生まれており、適用できる分野も爆発的に増えています。なれば、膨大な計算処理が必要になってきますが、どれだけ進化させても、砂漠に水を垂らすくらい圧倒的に足りない。技術の『カンブリア爆発』が起こっていることによって、GPUの処理能力が求められていると言えるでしょう。大崎氏によれば、NVIDIAのGPUコンピューティングは、「ムーアの法則」を超える速度で性能が向上しているといいます。ムーアの法則とは、インテル創業者のひとりであるゴードン・ムーアが提唱した、「半導体の集積率は18ヶ月で2倍になる」という法則。後述しますが、NVIDIAのGPUコンピューティングは、5年間で500倍の性能向上を実現したそう。文字通り桁違いのスピードです。今回GTCで発表された目玉は、なんといっても「DGX-2」の発表。された『DGX-2』は、史上最大のGPU。16基のTeslaを、NVSwitchというシステムで連結し、合計2ペタフロップスの処理能力で駆動します。580というGPUを2つ使ってAlexnetの学習に6日ほどかかっていましたが、DGX-2であれば18分で終わる。5年間で500倍の性能向上を実現しました。」ペタフロップスとは、コンピューターの処理能力の単位。ペタ=1000兆なので、1秒間に2000兆回の計算ができるということになります。桁がわからないくらい速い......。価格300万ドル、消費電力180キロワットのデュアルCPUサーバーを300台使っているとすると、DGX-2に置き換えた場合、コスト8分の1設置面積60分の1消費電力18分の1まで抑えられるんだとか。豊富な処理能力を求められるディープラーニングを使うには、これ以上ないくらいリッチな環境ですね。日本で唯一のNVIDIAエリートパートナーに認定されている「GDEP」が販売するとのこと。動くモノはすべて自律動作マシンに。2018にてArmとNVIDIAがIoT領域でパートナーシップを結んだプレスを出したことにも言及し、NVIDIAの自動運転についての取り組みについても語りました。「これから、人間が開発した動くものは、すべて自律動作するマシンになっていくでしょう。DRIVE』と名付けた、データ収集、モデルの学習、シミュレーションから実際の運転までをエンドトゥーエンドでできるプラットフォームを構築しています。エリア検知、距離の推定、ドライバーモニタリングといった数々のディープラーニングの技術が必要。一からスクラッチで開発するのは膨大なコストがかかります。それらをマージし、一気貫通で開発できるんだとか。大崎氏は、自動車のテスト走行にかかるコストが膨大なことにも言及。年間数兆キロ単位で自動車のテスト走行が実施されていますが、これにかかるコストや、事故の危険性は膨大です。SIMおよびCONSTELLATIONでは、仮想空間での自動運転シミュレーターを使うことで、特殊な条件下でのシミュレーションや、年間48億キロの走行シミュレーションが可能です。」Ledge.aiでも取材したアセントロボティクスも、GANで生成した仮想空間でのテスト走行に取り組んでいました。完全な仮想空間での自動運転シミュレーションが実現すれば、コスト削減やテスト走行での事故の削減など、多くのメリットが期待できますね。ディープラーニングが活発な今、大きな処理能力を持つGPUへのニーズは当分は衰えることはないので、ハードからソフトまで一気貫通で開発できるのは大きな優位性だと、改めて実感したセミナーでした。NVIDIAの今後に目が離せません。前職では、PRコンサルタントとしてBtoB企業を中心に、数々の企業のメディアリレーションを担当。Ledge.aiでは最先端のAIビジネス活用を取材するとともに、レッジ自体の広報活動も行なっている。