NVIDIA、数百万人のデータサイエンティストに向けて、新たなタイプの高性能なワークステーションを発表

 
 

HP、Dell、Lenovo を中心とした、世界のシステム ビルダーが、NVIDIA Quadro RTX GPU と NVIDIA CUDA-X AI を搭載した、生産性を大幅に向上させるワークステーションを発売

米国カリフォルニア州サンノゼ — GTC — (2019 年 3 月 18 日) — NVIDIA (NASDAQ: NVDA) と世界の大手 OEM メーカーおよびシステム ビルダーとの連携により、数百万人のデータサイエンティスト、アナリストおよびエンジニアがビジネス予測をより早く、生産性をより高められるようにすることを目的とした、パワフルな新しいワークステーションが誕生しました。

データ アナリティクス、機械学習およびディープラーニングといった目的を想定して設計されたこのシステムは、金融や保険、小売り、プロフェッショナル サービスといった分野で使用される、膨大な量のデータの準備、処理および分析に必要とされる、圧倒的な演算パワーとツールを備えています。

NVIDIA のテクノロジを活用した、これらのデータサイエンス向けワークステーションは、2 基のハイエンド NVIDIA Quadro RTX™ GPU と、RAPIDS™ や TensorFlow、PyTorch、Caffe といった NVIDIA CUDA-X AI™ によって高速化されるデータサイエンス向けソフトウェアで構成された、パワフルなリファレンス アーキテクチャがベースになっています。CUDA-X AI は、アクセラレーション ライブラリを集めたもので、現代のコンピューティング アプリケーションが、NVIDIA の GPU で高速化されたコンピューティング プラットフォームを活用することができます。

NVIDIA の創業者/CEO のジェンスン フアン (Jensen Huang) は、次のように話しています。「データサイエンスは、コンピューター サイエンスの中で最も急速に進歩している分野の 1 つで、あらゆる業界に影響を与えています。企業は、機械学習を利用してビジネス データの価値を活かしたいと望んでおり、データサイエンティストをこれまで以上のペースで採用しています。このようなデータサイエンティストは、自身のニーズを具体的に想定して設計された、パワフルなワークステーションを必要としています。NVIDIAはパートナーとともに、新しい Turing Tensor コア GPU と CUDA-X AI アクセラレーション ライブラリによって生まれた、NVIDIA テクノロジを活用したデータサイエンス ワークステーションを投入いたします。これらのワークステーションにより、データサイエンティストは、ビジネスを一変させる可能性のある予測モデルを開発できるようになります」

NVIDIA GPU で高速化されるデータサイエンス ワークステーション
データサイエンスには、データが膨大なスケールになるという問題があり、その解決には大規模な処理能力が必要となります。NVIDIA のテクノロジを活用したデータサイエンス ワークステーションにより、サイエンティストは、モデルを迅速かつ正確に検討、準備、訓練および展開できるようになります。その機能と利点には、以下のようなものがあります。

  • 2 基のハイエンド Quadro RTX GPU — 最新の NVIDIA Turing™ GPU アーキテクチャを搭載し、エンタープライズでの活用を想定した、2 基の Quadro RTX™ 8000 および 6000 GPU は、NVIDIA NVLink® インターコネクト テクノロジ を利用することで、最大 260 TFLOPS の演算性能と 96 GB のメモリを実現します。Quadro RTX を搭載したデータサイエンス ワークステーションは、最大規模のデータセット、演算集中型のワークロード、ならびに VR のような、膨大なデータセットの 3D ビジュアライゼーションに必要なグラフィックス パワーに対処するための容量と帯域幅を備えています。
  • データサイエンス ソフトウェア スタック — Linux オペレーティング システムと Docker コンテナを活用した、以下のようなものが揃っています。
    • NVIDIA CUDA-X AI — ディープラーニング、機械学習およびデータ分析を加速させる、NVIDIA の GPU アクセラレーション ライブラリを集めたものです。CUDA-X AI には、ディープラーニングの基本命令を加速するための cuDNN、機械学習アルゴリズムを加速するための cuML、推論用に訓練済みモデルを最適化するための TensorRT™、および 15 以上のその他のライブラリが含まれています。これらは、NVIDIA Tensor コア GPU とシームレスに連携し、AI を活用したアプリケーションの開発および展開のための、エンドツーエンドのワークフローを加速します。CUDA-X AI は、TensorFlow や PyTorch、MXNet といったディープラーニング フレームワーク、ならびに AWS や Microsoft Azure、Google Cloud といった主要なクラウド プラットフォームに統合させることができます。
    • NVIDIA RAPIDS — データの準備、従来の機械学習およびグラフ解析のための、一連の GPU アクセラレーション型ライブラリ
    • Anaconda™ Distribution — Anaconda, Inc. とともに、NVIDIA は、データサイエンティストが Python/R、データサイエンス、AI および機械学習を革新的な方法で行うことのできる、Anaconda Distribution を提供しています。
  • エンタープライズ向け — エンタープライズでのミッションクリティカルな展開に対応するために、ワークステーション メーカーと連携してテストと最適化を行っています。
  • オプションのソフトウェア対応 — ディープラーニングと機械学習のフレームワークを含む、NVIDIA 開発のソフトウェアとコンテナをオプションでご利用いただけます。

ローカルで作業するデータサイエンティストを解放する、NVIDIA テクノロジを活用したデータサイエンスワークステーションは、NVIDIA データサイエンスポートフォリオを理想的なかたちで補完しています。

Lockheed Martin Rotary & Mission Systems のチーフ データサイエンティストであるマイク ケールメイ (Mike Koelemay) 氏は、次のように述べています。「NVIDIA テクノロジを活用したデータサイエンス ワークステーションにより、データサイエンティストは、大規模なデータセットで、エンドツーエンドのデータ処理パイプラインをこれまでより早く実行できるようになります。RAPIDS を活用して、より多くのデータ処理パイプラインを GPU に送り込むことにより、モデル開発の時間が短縮されるため、展開が早まり、ビジネスのための知見もより早く得られるようになります」

広範なエコシステムでの対応と導入
NVIDIA テクノロジを活用したデータサイエンス ワークステーションにより、OEM メーカーと大手データサイエンスソフトウェア プロバイダーは、GPU で高速化したデータサイエンス向け機能に対する需要の増加に対応できるようになり、AI を使って研究を行っている顧客にパワフルな新しいオプションを提供できるようになります。

BlazingDB や BOXX、Charter Communications、Datalogue、Dell, Graphistry、H2O.ai、HP、Kinetica、Lenovo、MapR、MIT、OmniSci などのパートナーおよびお客様から、コメントが寄せられています。

発売予定
NVIDIA のテクノロジを活用した、データサイエンティスト向けシステムは、Dell や HP、Lenovo などの世界的なワークステーション プロバイダー、ならびに AMAX や APY、Azken Muga、BOXX、CADNetwork、Carri、Colfax、Delta、EXXACT、Microway、Scan、Sysgen、Thinkmate などの地域のシステム ビルダーより、まもなく発売されます。

NVIDIA について
1999 年における NVIDIA (NASDAQ 表示: NVDA) による GPU の発明は、PC ゲーミング市場の成長に爆発的な拍車をかけ、現代のコンピューター グラフィックスを再定義し、並列コンピューティングに革命的変化を起こしました。最近では、GPU ディープラーニングが最新の AI (次世代コンピューティング) に火をつけ、世界を知覚し理解することができるコンピューター、ロボット、自律走行車の脳として GPU は機能しています。詳細は、こちらのリンクから: www.nvidia.com/ja-jp/

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世界的なシステムビルダーとOEMチームがNVIDIA と協業し、NVIDIA Quadro RTX GPU と NVIDIA CUDA-X AI を統合すること、NVIDIA GPU で高速化したデータサイエンス ワークステーション、NVIDIA Quadro RTX GPU、NVIDIA CUDA-X AIの利益、影響、性能、能力および特徴、CUDA-X AI が、NVIDIA の GPU で高速化したコンピューティング プラットフォームの恩恵により、最新のコンピューティング アプリケーションを可能にすること、企業が、機械学習を利用してビジネス データの価値を活かしたいと望み、データサイエンティストをこれまで以上のペースで採用していること、NVIDIA GPU で高速化したデータサイエンス ワークステーションが、企業に自社の機械学習モデルを構築するための処理能力を供給し、大きな強化がされた AI アクセラレーションを供給することでデータサイエンティストに対話やデータの管理、複雑な問題の解決、価値ある利用可能な知見を可能にすること、NVIDIA のテクノロジを活用したデータサイエンス ワークステーションにより、サイエンティストがモデルを迅速かつ正確に使用することが簡単になること、NVIDIA テクノロジを活用したデータサイエンスワークステーションが、NVIDIA データサイエンスポートフォリオを理想的なかたちで補完すること、NVIDIA テクノロジを活用したデータサイエンス ワークステーションにより、データサイエンティストは、大規模なデータセットで、エンドツーエンドのデータ処理パイプラインをこれまでより早く実行できるようになり、RAPIDS の活用が、より早い開発とビジネスのための知見につながること、NVIDIA テクノロジを活用したデータサイエンス ワークステーションにより、OEM メーカーと大手データサイエンスソフトウェア プロバイダーが、顧客にパワフルな新しいオプションを提供できるようになること、およびデータサイエンティスト向けの NVIDIA テクノロジを活用したシステムが利用可能になることなど、本プレスリリースにおける一定の記載は将来の見通しに関する記述であり、予測とは著しく異なる結果を生ずる可能性があるリスクと不確実性を伴っています。かかるリスクと不確実性は、世界的な経済環境、サードパーティに依存する製品の製造・組立・梱包・試験、技術開発および競合による影響、新しい製品やテクノロジの開発あるいは既存の製品やテクノロジの改良、当社 製品やパートナー企業の製品の市場への浸透、デザイン・製造あるいはソフトウェアの欠陥、ユーザーの嗜好および需要の変化、業界標準やインターフェイスの変更、システム統合時に当社製品および技術の予期せぬパフォーマンスにより生じる損失などを含み、その他のリスクの詳細に関して は、Form 10-K での NVIDIA のアニュアル レポートならびに Form 10-Q での四半期レポートなど、米証券取引委員会 (SEC) に提出されている NVIDIA の報告書に適宜記載されます。SEC への提出書類は写しが NVIDIA の Web サイトに掲載されており、NVIDIA から無償で入手すること ができます。これらの将来予測的な記述は発表日時点の見解に基づくものであって将来的な業績を保証するものではなく、法律による定めがある 場合を除き、今後発生する事態や環境の変化に応じてこれらの記述を更新する義務を NVIDIA は一切負いません。

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