Nvidiaはグラフィックスと「ディープラーニング」を目指しています

Nvidiaの新しいTitan Xグラフィックプロセッサは、GM200プロセッサに基づいています。GM200プロセッサは、80億個のトランジスタ、3, 072個のプロセッシングコア、および7テラフロップスのピーク単精度パフォーマンスのための12GBのオンボードGDDR5メモリを活用する巨大なチップです。 2週間前にGame Developers Conferenceでプレビューされたこのチップは、現在のプロセッサに搭載されている同じMaxwellコアに基づいており、同じ28nmプロセスで製造されています。

しかし、Nvidiaは今週、新しいフラッグシップのGeForce GPUが前身の2倍のパフォーマンスと2倍の電力効率を実現すると述べました。 また、601 mm2の非常に大きなチップであり、現在製造されている最大サイズのチップであり、250ワットの電力を消費します。 そしてもちろん、それは最も高い一般的なグラフィックチップであり、希望小売価格は999ドルです。

ExtremeTech、Anandtech、TechReportなどのサイトからのレビューのほとんどは非常に肯定的です。 もちろん、現実の世界では、ベンダーが主張するパフォーマンスの倍増は誰にも見られませんが、いくつかの素晴らしい利益があります。 一般的に、Titan Xは他のシングルGPUカードを明らかに凌beatしているようであり、AMDのデュアルGPU Radeon R9 295X2またはNvidiaのデュアルGeForce GTX 980 SLIと比較して信用できる仕事をしています。 多くの場合、いずれかのベンダーのデュアルGPUカードはシングルGPUカードよりも高速ですが、多くのゲームは両方のカードを使用せず、他の場合、デュアルカード設定ではより多くの音が途切れます。 特に、多くのレビューは、4KでのTitan Xのパフォーマンスに焦点を当てています。

もちろん、PCグラフィックスの競争の激しい世界でのNvidiaの主なライバルは、きちんと座っていない可能性があります。AMDは、独自の新しいカードを手に入れていると広く噂されています。

繰り返しになりますが、火曜日のGPU Technology Conference（GTC）でのTitan Xの導入について最も興味深いと思ったのは、NvidiaのCEOであるJen-Hsun Huangが研究者の話をして、ディープラーニングアプリケーションでチップを使用することですディープラーニング技術はGPUを使用して劇的に加速できることを発見しました。

特に、Huang氏は、自動キャプション書き込みによる画像認識から、医療研究から自動運転車に至るまでのアプリケーションについて話しました。 自動車業界は、自動車業界向けにTegra X1チップとDrive PXソリューションを導入したため、CESのNvidiaの主な焦点でした。 アイデアは、既存の高度な運​​転支援システム（ADAS）を強化して、時間とともによりスマートになるようにすることです。 「自動運転車のビッグバンは、今後数年のうちにやってくると信じています。」 黄は言った。

後に、テスラモーターズのCEOであるイーロンマスクは、GTCステージで黄に加わり、実際に人間が運転する車よりも安全な自動運転車を開発することはそれほど遠くない、と言いました。 マスク氏によると、テスラの現在のセンサースイートには既に高度なドライバーアシスタンス機能が搭載されていますが、都市環境で毎時10〜40マイルの速度で自動運転するにはより多くの処理能力が必要です。 それでも、彼は、道路上の車両の艦隊が非常に大きいため、移行には長い時間がかかると述べた。 「私たちがAIの出現に非常に近づいているのは奇妙です」とマスク氏は言いました。 「私たち人間がやるべきことが残っていることを願っています。」

機械学習は、Nvidiaがテスラアクセラレータを推進しているほとんどの高性能コンピューティング（HPC）アプリケーションとは異なります。 これらのアプリケーションは通常、倍精度の浮動小数点を必要としますが、深層学習アプリケーションはしばしば単精度のみを必要とします。 Titan Xは単精度のみを提供します。 ディープラーニングアプリケーション向けに、NvidiaはDIGITSと呼ばれる新しいフレームワーク、データサイエンティスト向けのディープGPUトレーニングシステム、およびDIGITS DevBoxと呼ばれる新しい15, 000ドルのアプライアンスを提供しています。

将来を見据えて、Huangは、来年デビューする予定のPascal GPUアーキテクチャが、ディープラーニングアプリケーションを現在の世代のMaxwellプロセッサの速度を10倍高速化すると述べました。 これは、3つの新しい機能から得られます。混合精度（16ビット浮動小数点のより多くの使用）。 3倍のメモリ帯域幅を備えた3Dスタックメモリの使用により、最大32GBで2.7倍のメモリ容量、およびNVLink相互接続により、DevBoxまたは同様のワークステーションで最大8つのハイエンドGPUを使用可能（4つのTitan X 5月に出荷されるGPU）。 言われていませんでしたが、このアーキテクチャに基づくチップは、次世代のプロセス技術を使用する可能性が高いです。 結局、最初の28nmチップは2011年に導入され、2012年に販売を開始したので、来年には16nmまたは14nmのディスクリートグラフィックチップが登場することを期待しています。