エヌビディア: AI コンピューティングカンパニーエヌビディア エンタープライズマーケティング本部長 林 憲一

2

エヌビディアAI コンピューティングカンパニー

> 1993 年創業> 創業者及び CEO ジェンスン ファン> 従業員 12,000 人> 2018 会計年度売上高 97億ドル

3

GPU

グラフィックス

エヌビディアの事業領域

HPC AI インダストリー

Lanes Lights

Path

Signs

PedestriansCars

4

ムーアの法則の終焉と GPU コンピューティングの性能向上

GPU コンピューティングの時代の到来

5

ディープラーニングとは

6

ディープラーニングとは

多数の層から構成されるニューラルネットワーク

入力層 出力層

隠れ層

十分なトレーニングデータを与え学習させることで複雑な問題を解くことができるようになる

7

画像内の対象物分類および位置検出

Image Recognition ChallengeGPU 使用チーム数

bird

frog

person

hammer

flower pot

power drill

person

car

helmet

motorcycle

person

dog

chair

28.20 25.80

16.40

11.706.70 3.56

0.005.00

10.0015.00

20.00

25.0030.00

優勝チームのエラー率 [%]

0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%

100%

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

ディープラーニングによる飛躍的な精度向上

従来手法

ディープラーニング

ディープラーニングの嚆矢

8

ディープラーニングを加速する 3 つの要因

ニューラルネットワーク GPUビッグデータ

9

ディープラーニングは新しいコンピューティングモデル

学習

インテリジェントデバイス

推論

© 2016 NetApp, Inc. Cisco, Inc. All rights reserved. © 2018 NetApp, Inc. Cisco, Inc. All rights reserved.

DXのためのアプリケーションとデータの活用ITがアプリケーションとデータを稼働させる

新たなエリア

専有

共有

オンプレミス オフプレミス

社内プライベート

PaaS

ハイパースケールクラウドの

PaaS

IaaS

SaaS

1

2

3

4

6

1オンプレミスと同様のインフラをアウトソース

2 SaaSでアプリケーション利用

3プライベートクラウドとパブリッククラウド間でインフラを移行

4社内プライベートクラウドを構築 (IaaS)

5AWSやAzureなどのクラウドベースのマイクロサービス 基盤の活用 (PaaS)

6社内のマイクロサービス基盤への回帰 (PaaS)

5

Internet of

Things

コグニティブ/

AIシステム

ロボティクス

AR / VR

3D

プリンティング

次世代セキュリティ

イノベーションアクセラレーター

11

ディープラーニング活用事例

12

ファナックAI マニュファクチャリング

ディープラーニングとセンサーによる

自律動作マシンの爆発的増加

NVIDIA Jetson TX2: 1 テラフロップ

のパフォーマンスを持つ組み込み AI

コンピュータ

13

コマツAI コンストラクション

建機の頭脳として NVIDIA Jetson TX2

4,000 の建設現場

スマート カメラとドローンによる 3 次元マップ

地形、建機、作業者の可視化

14

AI シティの頭脳2020 年までに世界で 10 億台のカメラ

AI ベースのビデオ分析で、より安全で

効率的な都市を

NVIDIA Metropolis: AI シティのエンド

ツー エンド プラットフォーム

公共安全、交通管理、都市サービスを

含む世界の 25 以上のパートナー

15

NVIDIA GPU サーバー

CUDA | CUDNN | TENSORRT | OGL | RTX

GPU コンテナー | 仮想 GPU

イメージング & 可視化アプリケーション

https://www.philips.com/a-w/about/news/archive/standard/news/press/2017/20170508-philips-new-

ob-gyn-ultrasound-innovations-with-anatomical-intelligence-provide-lifelike-3d-images.html

プロジェクト CLARA メディカル イメージング スーパーコンピューター

16

プロジェクト CLARA メディカル イメージング スーパーコンピューター

NVIDIA GPU サーバー

CUDA | CUDNN | TENSORRT | OGL | RTX

GPU コンテナー | 仮想 GPU

イメージング & 可視化アプリケーション

ディープラーニングによる画像再構成

ディープラーニングによる脳のセグメンテーション

シネマティックレンダリング

ディープラーニングによる可視化

17

シミュレーションモデルの学習データ収集 運転

NVIDIA DRIVE エンド ツー エンド プラットフォーム

Lanes Lights

Path

Signs

PedestriansCars

Lanes Lights

Path

Signs

PedestriansCars

18

19

NVIDIA ISAAC ロボティクス プラットフォーム

20

21

22

CONNECT

NVIDIA をはじめ世界各国から集まる GPU の専門家と交流

LEARN

多くの技術セッションと研究成果のポスター展示、ハンズオンラボで学びを深める

DISCOVER

A Iや自動運転といった重要な領域でのブレークスルーに GPU が果たしている様々な役割を発見

INNOVATE

新進気鋭のスタートアップによる破壊的イノベーションに注目

GTC Japan 2018 は 2018年9月13-14日に品川で開催

2018/9/13~14 | 東京 | #GTC18www.gputechconf.jp

会場：グランドプリンスホテル新高輪 国際館パミール

世界最大の GPU 技術イベントにぜひご参加ください