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Alibaba、Baidu、Tencent、JD.com、Hikvision がプログラマブルな推論の高速化に向け NVIDIA TensorRT を採用

中国 北京 — Gamescom (2017 年 9 月 26 日) — NVIDIA (NASDAQ: NVDA) はこのたび、新しい NVIDIA^® TensorRT 3 AI 推論ソフトウェア (英語) を発表しました。本ソフトウェアは、自動運転車やロボットをはじめ、クラウドからエッジ デバイスまで、推論のパフォーマンスの大幅な向上とコスト削減を可能にします。

TensorRT 3 を NVIDIA GPU と組み合わせることで、画像認識や音声認識、自然言語処理、画像検索、個人に合わせたレコメンデーションなど、AI 対応サービスのあらゆるフレームワークで超高速の効率的な推論を実行できるようになります。TensorRT と NVIDIA Tesla^® GPU アクセラレータは、CPU よりも最大 40 倍の高速化⁽¹⁾ を、CPU ベースのソリューションの 10 分の 1 のコスト⁽²⁾ で達成します。

NVIDIA の創設者兼 CEO であるジェンスン フアン (Jensen Huang) は、次のように述べています。「多くのインターネット企業が先を争って何十億人ものユーザーを抱えるサービスへの AI 導入を進めていることから、AI 推論のワークロードが急増しています。NVIDIA TensorRT は、世界初のプログラマブルな推論アクセラレータです。CUDA のプログラマビリティによって、TensorRT は多様性と複雑さが増すディープ ニューラルネットワークを加速できます。また、TensorRT によって劇的な高速化を達成することで、サービス プロバイダーは、このような演算負荷の高い AI ワークロードを低コストで展開できるようになります。」

さまざまな業界で 1,200 社を超える企業が、データから新たな洞察を引き出してインテリジェント サービスを企業や消費者に展開するため、NVIDIA の推論プラットフォームをすでに利用し始めています。それらの企業には、Amazon、Microsoft、Facebook、Google のほか、Alibaba、Baidu、JD.com、iFLYTEK、Hikvision、Tencent、WeChat といった中国の大手企業も含まれています。

SAP のチーフ イノベーション オフィサーであるユルゲン ミュラー (Juergen Mueller) 氏は、次のように述べています。「TensorRT ソフトウェアを Tesla GPU 上で使用する NVIDIA の AI プラットフォームは、SAP の高まる推論への要件に対する取り組みの中心となる、卓越したテクノロジです。TensorRT と NVIDIA GPU によって、お客様のニーズを満たすために機械学習のパフォーマンスと汎用性を最大化させ、サービスをリアルタイムで提供することが可能になります。」

JD の AI およびビッグ データ担当シニア ディレクターであるアンディ チェン (Andy Chen) 氏は、次のように述べています。「JD.com は、自社のデータ センターでの推論に NVIDIA の GPU とソフトウェアを利用しています。NVIDIA の TensorRT を Tesla GPU 上で使用することで、サーバーの数を 20 分の 1 に抑えながらも、1,000 件の HD ビデオ ストリームの推論をリアルタイムで同時に実行できるようになりました。NVIDIA のディープラーニング プラットフォームは、卓越したパフォーマンスと効率性を JD にもたらしています。」

TensorRT 3 は、AI アプリケーションの運用展開を可能にする、ハイパフォーマンスの最適化コンパイラおよびランタイム エンジンです。ハイパースケール データ センター、組み込みまたは車載用 GPU プラットフォームに対する、推論用にトレーニングされたニューラル ネットワークの最適化、検証、展開を迅速に行うことができます。

非常に高精度の INT8 および FP16 でのネットワークの実行が可能になるため、データ センターの運営担当者は、調達コストや年間のエネルギー コストを数千万ドル単位で節約できます。また、開発者が利用すれば、トレーニング済みのニューラル ネットワークを取り入れて、たった 1 日で既存のトレーニング フレームワークよりも 3 ～ 5 倍高速の展開可能な推論ソリューションを開発できるようになります。

NVIDIA は、AI のさらなる高速化に向けて次のようなソフトウェアを新たに導入しました。

• DeepStream SDK: NVIDIA DeepStream SDK (英語) によって、リアルタイムの低遅延ビデオ分析を大規模に実行できます。開発者は、INT8 の精度や GPU アクセラレーテッドのコード変換といった高度なビデオ推論機能を組み込み、オブジェクトの分類や状況の理解などの AI を利用したサービスをサポートして、単一の Tesla P4 GPU アクセラレータで最大 30 件の HD ストリームをリアルタイムで処理できるようになります。
• CUDA 9: NVIDIA のアクセラレーテッド コンピューティング ソフトウェア プラットフォームである CUDA® (英語) の最新バージョン。NVIDIA Volta アーキテクチャベースの GPU、最大 5 倍高速なライブラリ、スレッド管理用の新しいプログラミング モデル、デバッグ ツールやプロファイリング ツールの更新をサポートして、HPC アプリケーションやディープラーニング アプリケーションを高速化します。CUDA 9 は、Tesla V100 GPU アクセラレータで最大のパフォーマンスを発揮できるよう最適化されています。

データ センターでの推論
データ センターの責任者は、すべてのサーバーで最大限の生産性を維持するため、絶えずパフォーマンスと効率のバランスを取っています。Tesla GPU アクセラレーテッド サーバーなら、ディープラーニングによる推論を利用するアプリケーションやサービスで 100 台のハイパースケール CPU を置き換え、貴重なラック スペースを解放して、エネルギーや冷却の要件を低減し、90% ものコストを削減できます。

NVIDIA Tesla GPU アクセラレータは、ディープラーニング推論ワークロードでの最大のスループット、最高の効率性、最小限の遅延を兼ね備え、AI による新たな体験を実現できる、最適な推論ソリューションとなります。

自動運転車や組み込みアプリケーションでの推論
NVIDIA の統合アーキテクチャによって、あらゆるディープラーニング フレームワークのディープ ニューラル ネットワークのトレーニングをデータ センター内の NVIDIA DGX™ Systems で実行し、ロボットから自律走行車まで、あらゆる種類のデバイスに展開できるため、エッジでの推論をリアルタイムで行えるようになります。

自律型トラック輸送テクノロジ (英語) の開発を手がけるスタートアップ企業である TuSimple は、TensorRT による最適化を利用して推論パフォーマンスを 30% 向上させました。6 月には、NVIDIA GPU とカメラを主なセンサーとして使用し、カリフォルニア州サンディエゴからアリゾナ州ユマまでの 170 マイル (約 270 km) のレベル 4 テスト走行を成功させています。TensorRT によってパフォーマンスを向上させることで、TuSimple は、より多くのカメラ データを分析して、応答時間を損なわずに自社の自律型トラックに新しい AI アルゴリズムを取り入れることができました。

NVIDIA についての最新情報:
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NVIDIA について
NVIDIA が 1999 年に開発した GPU は、PC ゲーム市場の成長に拍車をかけ、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を一変させました。最近では、GPU ディープラーニングが最新の AI、つまりコンピューティングの新時代の火付け役となり、世界を認知して理解できるコンピュータ、ロボット、自動運転車の脳の役割を GPU が果たすまでになりました。今日、NVIDIA は「AI コンピューティング カンパニー」として知名度を上げています。詳しい情報は、//www.nvidia.co.jp/ をご覧ください。

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NVIDIA TensorRT 3 AI 推論ソフトウェア、NVDLA、NVIDIA DeepStream SDK、CUDA 9、Volta、Tesla GPU アクセラレータの利点、影響、性能に関する記述、日々高まる AI コンピューティングの需要に関する記述を含め (ただし、これらに限定されません)、本プレス リリースに記載されている記述の中には、将来予測的なものが含まれており、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、Form10-Q の 2017 年 7 月 30 日を末日とする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 のウェブ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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