劇的な性能向上を果たし、人工知能開発を加速させるGPU。

NVIDIA社が最新世代のGPU アーキテクチャである " Pascal " ベースとなる、 " Tesla P100 " を " GPU Technology Conference " (GTC)で発表したそうです。

PC Watch / 後藤弘茂のWeekly海外ニュース / "革新アーキテクチャ「Pascal」はNVIDIA GPUのマイルストーンに" のURL:
http://pc.watch.impress.co.jp/docs/column/kaigai/20160406_751980.html

この " Tesla P100 " は製造プロセス技術が久々に躍進して、従来の28nm プレーナー トランジスター プロセスから、16nm FinFET 3D トランジスター プロセスに変わったとの事。
トランジスターの集積度の向上は勿論の事、消費電力が大幅に削減され、動作周波数も向上し、プロセス技術面だけでも大幅な性能の向上となるそうです。
メモリーに関しては16[GB]のHBM2 メモリーが使用されるそうで、シリコン インターポーザーを介してGPU チップとメモリー チップが接続されます。
メモリー チップは複数枚が垂直に積層されます。
Through Silicon Via (TSV)技術によってチップを垂直に貫通する電極が形成され、積層された各チップ間が超広帯域接続されます。
そのメモリー帯域幅は何と驚異の720[GB/second]にも達するそうです。
HBM2 メモリーの帯域幅は近い将来に1[TB/second]にまで拡張される見込みであるそうです。
Pascal アーキテクチャーのGPUはNVLinkというチップ間接続規格を使用し、8個のGPUを超広帯域接続可能だそうです。
更にNVLinkに対応しているPower アーキテクチャー系CPUも超広帯域接続出来るとの事。
トランジスターの集積規模の増大も凄く、前世代のMaxwellの最大構成であるGM200では80億トランジスターだったのが、 " Tesla P100 " では何と、1つのダイの上に153億個ものトランジスターを搭載していると言います。
演算性能に関しては、単精度(32bit精度)浮動小数点数演算性能が、7[TFLOPS]から10.6[TFLOPS]へと大幅な向上を果たしたそうです。
更に倍精度(64bit精度)浮動小数点数演算性能及び半精度(16bit精度)浮動小数点数演算性能も大幅に強化され、レジスター数とスレッド数とシェアード メモリーも大幅に増えたようです。

とにかく今回の " Pascal " アーキテクチャーの " Tesla P100 " GPUの性能向上度合いは凄まじい模様です。

加えて、超低消費電力で " Deep Convolutional Neural Network " (DCNN)という人工ニューラル ネットワークの処理が可能な " Eyeriss " と名付けられたチップも発表されたそうです。
これはドローンやスマートフォンを含む様々な小型の組み込み機器で高度な人工知能を実装出来るようにする為の製品だそうです。

PC Watch / 後藤弘茂のWeekly海外ニュース / "NVIDIAが主催するGTCに、ディープラーニング専用チップ「Eyeriss」が登場" のURL:
http://pc.watch.impress.co.jp/docs/column/kaigai/20160406_751753.html


そして、NVIDIA社は " Tesla P100 " GPUを8基搭載した自社製のサーヴァーである " DGX-1 " を発表したそうです。
これは2015年に発表された前世代のサーヴァーと比較して、機械学習の性能が12倍にまで向上しているのだそうです。


今回発表された製品の性能向上度合いは驚異的です。
そして、NVIDIA社はこれらの製品を完全に人工知能の実装の為に開発したようです。

部屋の片隅に設置されたラックマウント サーヴァーが、体育館程の大きさがあった一昔前の最大規模のスーパーコンピューターと同等の性能を実現するとは驚かされます。


こうした製品の登場により、確実に人工知能開発が進むでしょう。
自動運転自動車や自動文書作成、自動宅配サーヴィス、パーソナル アシスタント等は早期に実現するでしょうし、それ以上の、汎用人工知能、肉体労働を何でもこなす人型ロボットも実現するかもしれません。
意外に遠くない未来に、オラクルを超えてジニーやソヴリンが実現するかもしれません。

タグ：AI 発表 性能 人工知能 ニューラル ネットワーク NVIDIA Pascal Tesla P100 GPU