12:00サイバー犯罪は対岸の火事ではない。ストレージ運用のコツイマドキのHDDの復旧方法。全国高校eスポーツ選手権運営の舞台裏。リサ・スー氏(AMD提供)米AMDは、CESに先立って記者会見を開催し、同社が今年発表する多数の製品に関しての説明を行なった。本記事ではGPUに関連する話題をお伝えする。別記事でデスクトップPC向けCPU、モバイルPC向けCPUについてお伝えする。56」の2製品を発売。Mobile(ラデオンヴェガモバイル)を追加し、ゲーミングノートPC向けに投入すると発表した。Instinctとして今年中にサンプル出荷を開始すると明らかにした。VegaアーキテクチャのGPUに、HBM2メモリを搭載しており、それらをGPUのインターポーザー上で1チップとした製品になる。チップ高さはわずか1.7mm。これにより、HBM2という高速なメモリを搭載しながら、ノートPCの基板上の大きさを抑えることが可能になり、薄型ノートPCや薄型モバイルワークステーションなどに採用可能になる。2.1でサポートされる可変リフレッシュレートの機能に対応する。2.1の可変リフレッシュレートに対応できるようになる。ゲーム向け同期機能など搭載参照)、従来AMDがFreeSync、NVIDIAがG-Syncとして訴求してきた可変リフレッシュレートの機能に近い機能が含まれる。2.1の可変リフレッシュレートのサポートが追加される。Everywhere」戦略を推進しており、RadeonのIPコアを他社に提供することに積極的だ。Graphics」(開発コードネーム:KBL-G)が正式に発表されており、PlayStationやXboxなどのゲームコンソールだけでなく、競合であるIntelの製品でも採用されるなど幅が広がっている。Everywhereという戦略を考えれば自然な展開だ」と述べ、これからも積極的にIPの他社への提供を続けていくとした。けのGPUとして提供開始されている。そのソフトウェアスタックは試験運用版として提供されており、TensorFlowやCaffe2といった一般的な機械学習/深層学習のフレームワークなどをサポートしている。AMDの機械学習/深層学習ソフトウェア開発ツールさらにその下のレイヤーでは、NVIDIAで言えばcuDNNに対応するライブラリとしてオープンソースのMIOpenを利用し、NVIDIAで言えばCUDAに相当するプログラミング言語としてはオープンソースのHIPを活用しているの。Instinct上で機械学習/深層学習の学習や推論を行なうことができるようになっている。Instinctのリリースに合わせて製品版として提供されていくことが発表された。Instinctから投入これにより、これまでCUDAのアプリケーションとNVIDIAのGPUを活用して機械学習/深層学習の学習を行なってきたAIソフトウェア開発者がAMDのGPUに乗り換えることが容易になり、これまでNVIDIAの独擅場となっていたデータセンターでの機械学習/深層学習市場に大きな動きが出るだろう。スー氏は昨年AMDがリリースしたデータセンター向けCPUとなるEPYCを含めて「AMDはHPCの市場に完全に戻ってきた」と述べ、今後もデータセンター向けのビジネスに力を入れて、競争を加速していくと宣言した。Vegaの後継となる製品として、7nmで製造される新アーキテクチャとして「NAVI」を、その後には7nm+プロセスルールでNAVIの後継となる次次世代GPUを投入する計画だ。