Nvidia が世界最大の GPU を発売。価格は 40 万ドル。採掘はどうですか？

今朝早くの GTC で、NVIDIA は世界最大の GPU である DGX-2 を発表しました。 DGX-2 の価格は 399,000 ドルで、1 秒あたり最大 2,000 万回の浮動小数点演算を実行できます。以下は現地で撮影したDGX-2の実際の外観です。それは、その日最も多くの観客を集めた「単品」の一つでもありました。

このような素晴らしい GPU を使用して ETH をマイニングするのはいかがでしょうか?

詳細は下記をご覧ください

米国時間3月27日の朝、NVIDIAのGTCカンファレンスの最も重要な部分である、NVIDIA創設者の黄仁勲氏による基調講演がサンノゼで開催されました。

ご存知のとおり、GTC カンファレンスは常に AI とディープラーニングに焦点を当ててきましたが、今回も例外ではありません。では、革ジャンが大好きで、新しいものに着替えた黄暁明さんは何と言ったのでしょうか?

スターウォーズから、ああ、それに使用されているレイトレーシングRTXテクノロジーから、Voltaアーキテクチャを使用した最初のQuadro GV100 GPU、そしてメモリが32Gにアップグレードされた新しいバージョンのTesla V100、そしてスーパーコンピューターDGX-2まで。そうです、DGX-2は黄暁明氏が言う「世界最大のGPU」を搭載したスーパーコンピュータです。毎秒2億回の浮動小数点演算が可能で、消費電力は10キロワット。これはNvidiaが昨年リリースしたDGX-1の10倍の性能だ。

専門家でなければ、これが何を意味するのか全く分からないと思いますが、例を挙げれば理解して頂けると思います。このスーパーコンピューターを使用すると、1 秒あたり 14,000 本の映画をダウンロードできます。それはどうですか？すごいですよね？

もちろん、NVIDIA は機械学習アプリケーション プラットフォーム、次世代自動運転チップ、自動運転テスト プラットフォームなどのさまざまな新バージョンもリリースしています。業界を驚かせ、衝撃を与えているこれらの新しい用語については、あまり語りません。今日は、NVIDIA のこれらの新しいテクノロジーを日常生活に適用するとどのような変化がもたらされるのかについてお話ししましょう。どのようなアプリケーションシナリオが適していますか?心配しないでください、初心者でも理解できます！

リアルタイムの光と影の追跡技術：エンターテインメント業界に新たな世界を開く

この黄暁明は以前と同じ黄暁明ではないが、今回彼が発表した新製品は、エンターテイメントやアニメ業界の多くの人々に利益をもたらす可能性がある。

Nvidia の新しい Quadro GV100 GPU は、リアルタイム レイ トレーシングに RTX テクノロジを使用しており、アニメーション業界に 3D グラフィックスとシーンをより効率的に制作する方法を提供します。さらに一歩進んで、メディアやエンターテインメント業界の専門家は、リアルなアニメーション効果をより迅速に作成できることに満足しています。観客とプレイヤーもまた、より多くの、より良い視覚的な饗宴が楽しめるので幸せです。

Nvidia はカンファレンスでスターウォーズのビデオを上映し、RTX のリアルタイム ライト トレーシングがいかに優れているかを実証しました。光線が表面に当たるたびに、コンピューターは 2 つの関係 (反射か吸収か) をどのように処理するかをすばやく判断する必要があります。どの角度から映っているのでしょうか？どの程度吸収されるのでしょうか？

このような光と影の処理には膨大な計算量が必要であることは間違いありません。今日のアニメーション映画では、1 つのシーンをレンダリングするのに数時間かかります。しかし黄仁訓氏は、光と影をリアルタイムで処理する時代に入ったと述べ、「ここで見るものはすべてリアルタイムです」と語った。だからこそ、Nvidia は、この成果を「約 20 年前にプログラム可能なシェーダーが導入されて以来、コンピューター グラフィックスにおける最大の進歩」と呼んでいます。

パラメータセクションを見てみましょう。

先週、Nvidia は、同社の技術が 24 を超えるプロフェッショナル デザインおよびクリエイティブ アプリケーションをサポートし、総ユーザー数は 2,500 万人を超えていることを明らかにしました。

NVIDIA の NVLink 相互接続テクノロジを採用した Quadro GV100 GPU は 32 GB のメモリを搭載しており、複数の Quadro GPU を使用することで 64 GB まで拡張できるため、これらのアプリケーション向けの市場で入手可能な最高性能のプラットフォームとなっています。

NVIDIA の Volta GPU アーキテクチャをベースにした GV100 は、7.4 テラフロップスの倍精度 (テラフロップスは「浮動小数点演算」で、コンピューターの計算能力の尺度です。テラフロップスは 1 秒あたり 1 兆回の浮動小数点演算なので、GV100 の計算能力は非常に強力です)、14.8 テラフロップスの単精度、118.5 テラフロップスのディープラーニング性能を提供できます。 Nvidia RTX に組み込まれた Nvidia OptiX AI デノイザーは、リアルタイムでノイズのないレンダリングで CPU パフォーマンスのほぼ 100 倍を実現します。

黄仁訓自身も非常に興奮していた

そして、芸能界はどう反応したのでしょうか？

それは間違いなく歓迎されます。

「フォートナイト」や「インフィニティブレード」シリーズを制作するエピックゲームズのCEOは声明で次のように述べた。「Nvidia RTXテクノロジーの登場により、リアルタイムの光と影のトレーシングは新たな段階に突入しました。新しいDirectXレイトレーシングAPIのサポートにより、ゲーム開発コミュニティに強力なテクノロジーを提供することで、Nvidiaは次世代のゲームと映画のグラフィックスの原動力となっています。」言葉はより公式なもので、要点は「ゲーム開発にとって、これはまさに画期的な技術である」ということです。

Remedy Entertainment は次のように語っています。「NVIDIA RTX テクノロジを使用して開発した後、その速さと、従来のテクノロジと比べてはるかに高い視覚的忠実度に驚きました。今後 RTX で何を達成できるかを考えるのが楽しみです。プレイヤーのために何か特別なものを準備するときが来たのです。」

エンターテインメントの話をした後は、医療について考えてみましょう。

カンファレンスでは、黄仁勲氏が医療画像処理に特化したNvidia初のスーパーコンピュータ「Clara」のデモを行った。このスーパーコンピューターの何がすごいのでしょうか?

超音波で撮影された医療画像を覚えていますか?ほとんどが2Dで白黒でした。しかし、2D の白黒画像データが Clara コンピューターに転送され、人工知能ソフトウェアによって処理される限り、医療画像はより多くの情報を提供できるようになります。色、レイヤー、領域を元の白黒画像にリアルタイムでレンダリングできます。つまり、妊婦は3Dの心臓と子宮内の赤ちゃんの姿を見ることができるのです。

さらに実用的なのは、病院がこのコンピューターを既存の医療機器に交換することなく直接接続できることです。現在、NVIDIA は GE、サムスン電子など多くの医療メーカーのほか、TUMA、Inference Technology などの AI 医療スタートアップとも提携しています。ちなみに、Infervisionは中国で初めてディープラーニング技術を医療画像診断に応用した人工知能企業です。

NVIDIA のスーパー医療用画像コンピューターが主要な三次医療機関に導入されれば、市場がいかに巨大になるか想像がつきます。

世界最大のGPUを搭載したスーパーコンピュータ

本日のNvidiaカンファレンスで最も重要なイベントは、「世界最大のGPU」として知られる製品のリリースでした。まず、このスーパーコンピュータ DGX-2 の前身である DGX-1 について説明します。

2016 NVIDIA GPU グローバル テクノロジー カンファレンスで、NVIDIA は世界初のディープラーニング スーパーコンピューター DGX-1 を発表しました。これはディープラーニング専用に設計された初のシステムであり、250 台の x86 サーバーに相当するスループットを提供します。計算能力はどれくらい強力ですか?このボックスに 250 台のサーバーを入れるのと同じです。

それで、DGX-2 は DGX-1 と比べてどのような点が改善されているのでしょうか?

まず、16 個の Volta GPU を搭載しており、DGX-2 は 300 台のサーバーに相当するディープラーニング処理能力を備えています。その他のパラメータを見ると、合計 512GB の HBM2 メモリがあり、最大 14.4TB/秒のスループットと 81,920 個の CUDA コアを提供できます。

しかし、これら 16 個の GPU は単純に接続されているわけではありません。DGX-2 は NVSwitch を導入した最初のシステムであり、これによりシステム内の 16 個の GPU すべてが統合メモリ空間を共有できるようになり、プロの開発者は最大のデータ セットと最も複雑なディープラーニング モデルを操作できるようになります。この NVIDIA Volta GPU を NVSwitch で接続することで、世界最大の GPU が誕生したと言えます。

第二に、より高速です。 DGX-2 は、最先端のニューラル機械翻訳モデルである FAIRSeq を 2 日以内にトレーニングできます。これは DGX-1 に比べて 10 倍のパフォーマンス向上です。速度について言えば、前述したように、最大​​ 14.4 TB/秒の速度で、1 秒あたり 14,000 本の映画をダウンロードできます。

世界で最も強力な GPU の価格は 399,000 米ドル (約 250 万人民元) で、今年の第 3 四半期に発売される予定です。個人的にはこの価格では買えないと思いますが、企業にとってはどれくらいのコスト削減になるのでしょうか?デュアルCPUサーバー300台の価格は約300万ドルですが、Nvidiaの価格はその8分の1のコストにすぎません。本日の GTC カンファレンスでの Huang Xiaoming 氏のキャッチフレーズが「買えば買うほど、節約できる」だったのも不思議ではありません。

自動運転：試験は中断、研究開発は継続

記者会見の最後に、黄仁訓氏は、NVIDIAは自動運転車の路上試験を一時停止するが、研究開発は継続すると述べた。

今年1月8日のCESカンファレンスで、NvidiaはUberとの提携を正式に発表しており、同社のチップはUberの車両群にとって重要な原動力となるだろう。実際、Uberは2016年にボルボのテスト車両群を展開して以来、Nvidiaの技術を活用している。先週のUberの事故以前、Nvidiaはニュージャージー州、カリフォルニア州サンタクララ、日本、ドイツで自動運転車のテストを行っていた。事故後、エヌビディアは世界中で自動運転車のテストを中止すると発表し、同社の株価は即座に下落した。

自動運転車とハードウェアサプライヤーが平和的に決別した前例がある。2016年5月、テスラの自動運転システム「オートパイロット」が複数の原因で誤判断し、テスラ・モデルSを運転していた男性が減速せずにコンテナトラックの下敷きになり、所有者がその場で死亡した。その後まもなく、当時テスラのカメラサプライヤーだったイスラエルの企業モービルアイが、テスラとの協力関係の終了を発表した。双方ともあまり説明しなかったが、外部ではこの事故が協力関係の終了の重要な理由であると一般に考えられていた。

もちろん、無人運転車のテストは保留中です。これに先立ち、エヌビディアの広報担当者は「将来的には、無人運転車の安全性は人間の運転手の安全性をはるかに上回るため、無人運転車の研究開発は継続する必要がある。しかし、ウーバーの事故から教訓を得るために、テストを一時停止する」と回答した。

「動ける限りは自動運転になる」

しかし、本日の記者会見では、Nvidia が自動運転の研究をやめるつもりはないことが示されています。Nvidia は、自動運転車をテストするための新しいシステム Drive Sim と Constellation を構築する予定で、これには以下が含まれます。

.AV 検証システム

.VRAV シミュレーター

DRIVEコンピュータと同じアーキテクチャ

まれな状況や困難な状況をシミュレートし、シナリオを再現し、回帰テストを実行し、仮想テストの走行距離を蓄積します。

DriveSimandConstellation システムの最初の部分は、DriveSim (シミュレートされた運転) と呼ばれます。 DriveSim は、自動運転車で使用されるセンサーをシミュレートできるソフトウェア プラットフォームです。これはモジュラー ハードウェア プラットフォーム上で実行され、各モジュールは 8 つのハイエンド グラフィック プロセッサで構成されています。モジュールは必要に応じていつでも追加できるため、このアプローチでは車両上のすべてのセンサーをシミュレートできます。アナログ センサーによって処理される情報は非常にリアルであるため、現実世界を高度にシミュレートし、肉眼ではほとんど区別がつきません。

NVIDIA ドライブコンステレーション

道路上で記録されたデータを使用することで、Nvidia GPU は太陽の位置、天候、道路の反射率などを変更できます。シーンをシミュレーションする際、夏の正午、夜間運転、土砂降りや吹雪などを自由に切り替えることができます。

これらはすべてデータセンターで実行するように設計されており、安価ではありません。もちろん、現実世界で命を危険にさらしてテスト走行距離を積み重ねるのに比べ、シミュレーション環境でのテストはより安全であり、無限に変化する条件下で毎日何百万マイルもの走行距離を積み重ねることができます。

Drive シリーズは、NVIDIA の Pegasus 人工知能コンピューティング プラットフォームの一部です。 Pegasus ボードのサンプルは今年後半に利用可能になる予定ですが、シミュレーターはどの Nvidia Drive 自動化プラットフォームでも実行できます。 Nvidia は、すべてのハードウェアのソフトウェア互換性を非常に誇りに思っています。ソフトウェアはまず既存のハードウェア上で開発され、その後、新しいハードウェアに移行する必要がある場合は、新しいプラットフォームに簡単に移植できます。

黄暁明氏は今日あれほど多くのことを語ったが、Nvidiaの株価が7.7%も下落するとは予想していなかった。今は初心者がNvidia株を購入するのに良い時期でしょうか?どう思いますか？