データセンター向けの取り組みを進めているNVIDIAが、機械学習の効率を高めるよう設計された新しいプラットフォームを発表した。
NVIDIAがハイパースケールデータセンター向けのエンドツーエンドプラットフォームを手がける目的は2つある。
第1の目的は、開発者に対し、人工知能の技術をベースとしたディープラーニング(深層学習)ネットワークの構築とスマートアプリの開発を促すことだ。これは複数のデータセンターにまたがるディープニューラルネットワークを構築するための新しいアクセラレータの提供という、第2の目的につながっている。
NVIDIAの最高経営責任者(CEO)で共同創業者のJen-Hsun Huang氏は、自動車から医療まで、さまざまな利用機会があることを示唆した上で、機械学習について、「われわれの世代にとって最大のコンピューティング上のチャレンジだ」とまで述べている。
NVIDIAは、このような課題に対応するために2種類のアクセラレータを発表した。1つ目の「NVIDIA Tesla M40 GPU」は、ディープニューラルネットワークの構築に利用できるハイエンド製品で、これよりも性能が下がる2つ目の比較的小型の製品「NVIDIA Tesla M4 GPU」は、機械学習だけでなく画像や動画の通常のストリーミング処理に利用できる。
同社はまた、開発者とデータセンター管理者向けに開発したツールのセットである「Hyperscale Suite」を発表した。そのほとんどは、GPUベースの技術を利用して、画像や動画の処理、サイズ変更、コード変換を実行する。
Huang氏は先週、第3四半期決算を発表した際、同社の長期的な計画に関していくつかのヒントをすでに提供していた。
Huang氏はあらかじめ用意した声明で、「仮想現実、ディープラーニング、クラウドコンピューティング、自律走行などが驚くべきスピードで発展しており、当社はそのすべてにおいて重要な役割を担っている」と述べていた。
GPUアクセラレータのTesla M40とHyperscale Suiteソフトウェアは2015年内に出荷される予定だ。また、Tesla M4は2016年第1四半期のうちに出荷されるという。
この記事は海外CBS Interactive発の記事を朝日インタラクティブが日本向けに編集したものです。
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