Huang氏が登壇して基調講演を行った。予定では2時間であったが、ほぼ3時間の熱演で、盛沢山の基調講演であった。2018では収容人数が不足して別室でビデオ鑑賞という人もでていた。Jose州立大の大ホールを借りることになった。このホールでは6~7割の入りであり、今後、出席者が増えるとしても、しばらくは大丈夫である。色々な話が盛沢山であったが、筆者にはデータセンターソリューションを充実させる発表が多かったという印象である。データセンター用GPUサーバとしてはRTXサーバというものが発表された。新発表のRTXサーバ。Huang氏の基調講演資料のコピーである)次の写真のPodと呼ぶ単位は、ルーターなどを収容する中央の2ラックを除いた10ラックに30台と中央のラックに計2台のRTXサーバを搭載している。GPUチップが詰め込まれている。GPUではないかと思われる。次の写真は12ラックのポッドの外観を示すものである。各ラックは物理的には4台のRTXサーバが入れられる筈であるが、この写真では3台しか搭載されていない。DGXサーバでは発熱が大きいためラックへの搭載数を減らしており、このRTXサーバでも発熱が制約になっているのではないかと推測される。このサーバにはMellanoxのInfiniBandでストレージを接続する。NOWなどに使用することが想定されている。RTXサーバを最大32台収容するPodの外観そして、基調講演では次の図が示された。中央の図は、スパコンは個々の計算単位は大きいが(1BillionPF)その個数は1000個以下であるのに対して、ハイパースケールの計算は1TFlops程度の計算が1B個あるというような違いがある。データサイエンスの計算では大きさ個数ともにそれらの中間になるという。データサイエンスの計算では、個々の問題の計算量は小さいが、問題の数が多い。GPUを4個搭載するサーバをMellanoxのInfiniBandやBroadcomのEthernetでつないだサーバの方が適しているという。この説明は腑に落ちないところもあるが、一応、ここでは、文句はつけないことにする。このサーバは、NVIDIAはリファレンスプラットフォームを作るだけで、実際の製造、販売はパートナーに任せるという形態をとる。パートナーとしては、CISCO、DellEMC、HPE、富士通、LenovoとSugonの名前が挙がっている。GPUを4個搭載するサーバ。このソフトウェアは自動走行車をテストするためのもので、実走行で取得したカメラやRadar、LIDARなどの信号をプレイバックしてそれを自動走行車のセンサー入力に繋いで、実車を使って自動走行車がどのように動くかをシミュレートするものである。実車を公道で走らせても運転が難しい状況はほとんど出てこず、事故が起こった状況を再現して走らせた方がずっと密度の濃い学習になる。AVは道路や信号、歩行者、他の車などの周囲の状況の理解(Perception)と、地図と対比して自車の位置などを確定(LocalizationとMapping)する。Planningができるようになった。Fieldという領域を定義し、その中では緊急ブレーキやハンドル操作などでは危険を回避できなくなる事態を発生させないという運転を行うようになっている。この領域の大きさは、車速や路面の状況などを考慮して決められる。Planningができるようになった。Constellationというシステムを提案している。ConstellationはDGXサーバを2段積みしたような外観で、このサーバを多数並べてConstellationを作る。これでビット単位で正確に実車を含んだ系で道路での走行をシミュレートできるとのことである。Development部門が自動運転に関してNVIDIAとパートナーとなることが発表された。TOYOTAのリサーチ・インスチチュート・アドバンス・デベロップメント社がNVIDIAと自動運転の開発のパートナーとなることが発表された※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。