GPU Technology Conferenceがミュンヘンで今日から、NVIDIA CEOのJensen Huang氏の基調講演を皮切りに開催された。NVIDIAが発表したのはNVIDIA Holodeck、Tensor RT 3ライブラリ、同社の車載プラットフォーム、そして自動運転タクシー用のPegasusコンピュータだ。
NVIDIA Holodeck
仮想現実環境でモデルを編集する新たなCADエディタのHolodeckが発表された。自分で作成したCADモデルを選択してこのデザインツールにインポートすると、それをHolodeckが写真現実的にレンダリングして、モデルとの物理的にシミュレートされたインタラクションが可能になる。グラフィックは毎秒90フレームで動作し、自分のデザイン上で直接作業するようなフィーリングを与えてくれる。最終的には、デザイン作業を支援するAIエージェントが追加される予定だ。AI機能によって、例えば、コンポーネントライブラリに用意されているコンポーネントだけで自分のモデルを完成することが可能になる。もうひとつの便利なツールはジオメトリクリッピングツールである。これを使えば、構築中のデザインの中を見ることが可能になる。早期アクセスプログラムがnvidia.com/holodeckで公開中だ。
クラウドサービスプロバイダ
多数のクラウドプロバイダが、クラウドサービスの一部としてNVIDA Voltage GPUを提供する。Microsoft AzureやGoogle Cloud Platform、Alibaba Cloudといった企業が、今回の新しいテクノロジをクラウドで提供することになる。これによってスタートアップ企業は、スーパーコンピュータを自前で用意せずに、GPUをレンタルすることが可能になる。
TensorRT 3: 毎秒5,700イメージを処理
Jensen Huang氏は、TensorRTライブラリによってニューラルネットワークの推論がいかにスピードアップするかを示してみせた。このライブラリは、Tesla V100, Jetson、Drive PX2、Tesla P4などに搭載されているNVIDIAデバイスのニューラルネットワークの推論を最適化する。推論の間、ニューラルネットワークは入力に基づいた予測を行なう – このフェーズでは、ネットワークはトレーニングされていない。推論は、ニューラルネットワークをサービスにデプロイするフェーズである。TensorRTでは、レイヤとテンソル(Tensor)に加え、ニューラルネットワークを走査して最も重要なパスやモデルから削除可能なパスを検出可能なライブラリを組み合わせることで、より高速な推論を実現している。その結果、TensorFlowのみであれば毎秒300イメージ、GPUアクセラレーションを使用しなければ毎秒140イメージに過ぎない推論を、毎秒5,700イメージの速度で実行することが可能である。この比較は、50レイヤのResNet、すなわち、50の隠れ層(hidden layer)を備えた画像認識用のディープニューラルネットワークを使用して行なったものだ。
自動運転車への取り組み
自動運転車産業向けの機能もいくつか発表された。NVIDIAのDriveプラットフォームは、低レベル機能から高レベル機能までのAPIで構成されている。Driveプラットフォームの製品としては、オペレーティングシステムのDrive OS、Drive PXコンピュータ、自動運転車両のアルゴリズムを備えたDriveworks SDKがある。すでに提供中のDrive PXに加えて、今回発表されたのがPegasusだ。Pegasusは、ロボットタクシーの製造および提供のために設計されたスーパーコンピュータで、400個のCPUに匹敵する320TFLOPのプロセッサを備える。高い計算能力と引き換えに500ワットを消費するため、ロボットタクシーでの使用にはまだ時間が掛かりそうだ。
NVIDIAはさらに、Drive IX(Intelligent eXperience) SDKも発表した。ドライバの視点や頭の位置、音声認識など、車内の状況を感知するためのものだ。有効な例としては、危険な状況に気付いていないドライバに警告を発して、注意を促すようなアプリケーションが考えられる。今回の発表は、ドライバの安全性に対するアプローチをサポートするためのものだ – 同じ問題を複数の方法で解決することにより、システムの１つに障害が発生した場合でも、安全な運転を維持できるようにしたい、と同社は考えている。Drive IX SDKは2017年第４四半期の公開を予定している。
この記事を評価
- 編集者評
- 編集長アクション