NVIDIA、大規模データ分析およびマシンラーニング向け、オープンソース GPU アクセラレーション プラットフォームの RAPIDS を公開

 
 

HPE、IBM、オラクル、オープンソース コミュニティ、スタートアップが RAPIDS を統合することにより、エンドツーエンドの予測データ分析のパフォーマンスを大幅に強化

2018 年 10 月 10 日 、ドイツ ミュンヘン - GTC Europe - NVIDIA は、データ分析およびマシン ラーニング向けの GPU アクセラレーション プラットフォームを発表しました。業界をリードする企業に広く採用されることで、最大規模の企業でもかつてないスピードで大量のデータを分析し、正確なビジネス予測が可能になります。

オープンソース ソフトウェアの RAPIDS™ は、クレジット カード詐欺の予想や、小売り在庫の予測や顧客の購入行動を理解するなど、非常に複雑なビジネス課題に取り組むデータ サイエンティストのパフォーマンスを大幅に向上させます。データ分析における GPU の重要性についての合意が進むのを反映して、Databricks や Anaconda といったオープン ソース コミュニティのパイオニアから、Hewlett Packard Enterprise や IBMOracle などのテクノロジ リーダー企業まで、多くの企業が RAPIDS を支持しています。

データ分析やマシン ラーニングのためにアナリストたちが 1 年間に 200 憶ドルをかけてサーバー市場を評価しています。これにより、科学的解析およびディープラーニングと合わせると、ハイパフォーマンス コンピューティング市場の価値はおよそ 360 憶ドルにまで押し上げられています。

GPU テクノロジカンファレンスの基調講演で RAPIDS を紹介した NVIDIA の創業者/CEO の Jensen Huang (ジェンスン フアン) は次のように述べています。「データ分析およびマシン ラーニングは、ハイパフォーマンス コンピューティング市場でこれまで加速されてこなかった最大の分野ですが、いま、その時がきています。世界中の巨大産業で、マシン ラーニングによって書かれたアルゴリズムが膨大なサーバーの海で実行され、市場や環境の複雑なパターンを検知して、そこからはじき出される迅速かつ正確な予測は収益に直接的に影響しています」

「CUDA およびそのグローバル エコシステム上に構築され、オープンソース コミュニティとの密な協働作業によって、RAPIDS の GPU アクセラレーション プラットフォームは生み出されました。世界で最も一般的なデータ分析ライブラリおよびワークフローとシームレスに統合することで、マシン ラーニングをスピードアップします。これまでディープラーニングでやってきたように、マシン ラーニングをターボチャージしています」

RAPIDS は、GPU でアクセラレートした分析やマシン ラーニングに、さらにデータ可視化にも、一連のオープンソース ライブラリを提供します。NVIDIA のエンジニアが主要なオープンソース提供者としっかりと協力しあい、この 2 年間で開発してきました。

サイエンティストが GPU 上でデータ分析パイプラインをすべて実行するために必要なツールとしては、これが初めてのものです。NVIDIA DGX-2™ Systemsでのトレーニング用に XGBoost マシン ラーニング アルゴリズムを使用した初期の RAPIDS ベンチマークでは、CPU のみのシステムと比較して 50 倍もスピードアップしました。これにより、データ サイエンティストはデータセットのサイズによって何日間もかかっていたトレーニング時間を数時間に、あるいは数時間を数分にまで、削減することができます。

オープンソース コミュニティとの密な連携
RAPIDS は、Apache Arrow や pandas、scikit-learn などを含む一般的なオープンソース プロジェクト上で、最も一般的な Python データ分析ツールチェーンに GPU アクセラレーションを追加することで構築されます。RAPIDS にマシン ラーニング ライブラリや機能を追加するため、Anaconda、BlazingDB、Databricks、Quansight、scikit-learn といったオープンソース エコシステム提供者のほか、Ursa Labs 代表であり Apache Arrow および pandas、さらには急成長中の Python データ分析ライブラリを生んだウェス マッキニー (Wes McKinney) 氏の協力を得ています。

マッキニー氏は次のように述べています。「GPU でアクセラレートしたデータ分析プラットフォームである RAPIDS は、Apache Arrow で強化された次世代コンピュテーショナル エコシステムです。NVIDIA と Ursa Labs が協力することで、コアとなる Arrow ライブラリのイノベーションのペースが加速し、分析とパフォーマンスに大きな飛躍をもたらし、エンジニアリングの作業量に重要な意味を持つようになるでしょう」

幅広い採用を目的として、NVIDIA は、RAPIDS を解析およびデータ分析用としてオープンソース フレームワークをリードする Apache Arrow Spark に統合する予定です。

Databricks 共同設立者兼チーフ テクノロジストであり、Apache Spark の創立者でもあるマテイ ザハリア (Matei Zaharia) 氏は次のように述べています。「Databricks では、Apache Spark のワークロードを加速する RAPIDS の可能性にとても期待しています。現在、Spark をネイティブのアクセラレータとよりよく統合するための進行中のプロジェクトが複数あり、Apache Arrow のサポートや、Project Hydrogen との GPU スケジューリングも含まれています。RAPIDS は、顧客のデータ分析および AIワークロードを拡大するための新しい機会だと信じています」

幅広いエコシステム サポートと採用
さまざまな業界にまたがってテクノロジを牽引する企業が、早くも NVIDIA の GPU アクセラレーション プラットフォームおよび RAPIDS を取り入れています。

Walmart、エグゼクティブ バイス プレジデント兼最高技術責任者、ジェレミー キング (Jeremy King) 氏は次のように述べています。「NVIDIA の RAPIDS ソフトウェアを搭載した GPU アクセラレーション プラットフォームがデータの使い方を大きく向上させてくれたので、もっとも複雑なモデルを、規模を拡大して実行し、より一層正確な予測ができるようになりました。RAPIDS は NVIDIA と Walmart のエンジニアとの深い協力にあり、これからもこの関係を発展させていく予定です」

さらに、世界の主要なテクノロジ企業が、新しいシステムやデータ分析プラットフォーム、ソフトウェア ソリューションを通じて RAPIDS をサポートしています。

「HPE は顧客の暮らしと仕事のあり方を向上させることに全力をあげています。人工知能、解析およびマシン ラーニング テクノロジは、顧客が画期的な成果を達成しこの世界をよくするのに役立つ知見を見いだすことに重要な役割を担うことができます。HPE は市場で個性を放っています。私たちはそこで、戦略的なアドバイスから目的に応じた GPU アクセラレータ テクノロジ、運用サポート、強力なパートナー エコシステムにいたるまで、完全な AI およびデータ解析ソリューションを提供することで、顧客それぞれに最適なソリューションを調整しています。NVIDIA との協力で、RAPIDS によってデータ分析およびマシン ラーニングの応用に弾みをつけ、顧客がより速くより洞察に満ちた成果を得られるようにしていきます」
—Hewlett Packard Enterprise、CEO、アントニオ ネリ (Antonio Neri) 氏

「IBM は、デプロイメント モデルにかかわらず、世界をリードするプラットフォームを企業 AI 向けに構築してきました。NVIDIA との良好なパートナーシップを拡大し、RAPIDS を活用して新たなマシン ラーニング ツールを当社顧客に提供できることを楽しみにしています」
— IBM Research、ハイブリッドクラウド担当シニア バイス プレジデント兼ディレクター、アーヴィンド クリシュナ (Arvind Krishna) 氏

「昨今のコンピューティングの世界には、データ分析や解析と言った複雑な作業をこなすための強力な処理が求められています。これこそ NVIDIA の GPU が得意とするところです。RAPIDS は、このような処理およびマシン ラーニングのトレーニングに必要とするスピードを加速しています。Oracle Cloud Infrastructure に根ざした新しい一連のオープンソース ソフトウェアをサポートできることをうれしく思い、また Oracle Data Science Cloud を含む当社のプラットフォーム全体で RAPIDS をサポートすることで、NVIDIA と協力して、顧客のエンドツーエンドなデータ サイエンス ワークフローをさらに加速できることを楽しみにしています。RAPIDS のソフトウェアは Oracle Cloud 上でシームレスに実行され、顧客それぞれの HPC や AI、データ サイエンス需要をすべてサポート可能にし、しかも Oracle Cloud Infrastructure 上で利用可能な GPU インスタンスのポートフォリオというメリットもついてくるのです」
— Oracle Cloud Infrastructure、ソフトウェア開発担当シニア バイス プレジデント、クレイ マゴイアック (Clay Magouyrk) 氏

その他のイノベーター - Cisco、Dell EMC、Lenovo、NERSC、NetApp、Pure Storage、SAP および SAS、その他さまざまなデータ サイエンスのパイオニア - からもサポートされています。

ご利用について
RAPIDS オープンソースの一連のライブラリへのアクセスは、http://www.rapids.ai からすぐに利用可能です。コードは Apache ライセンスのもとでリリースされています。RAPIDS のコンテナ バージョンは、NVIDIA GPU クラウド コンテナ レジストリで今週から利用可能になります。

追加コメント

Anaconda – CEO、 スコット コリソン (Scott Collison) 氏
「NVIDIA は、複雑な AI モデルのトレーニングとデプロイメントをスケーラブルで、経済的に実現可能なものにしています。本日、NVIDIA が行った RAPIDS についての発表は、データ サイエンスのライフサイクルにおける、初期のデータ トランスフォーメーション ステージでも、同様の利点がもたらされることを示しています。Anaconda では、当社のパブリック パッケージ リポジトリを通じて、700 万人の Anaconda Distribution ユーザーが利用できる、このような新機能の開発で NVIDIA に協力できたことを誇りに思っています。また、当社は、Anaconda Enterprise にもこれらの機能を実装する予定にしており、NVIDIA DGX との組み合わせにより、企業向けの高性能で、信頼性のおけるソリューションを提供できるようになります。Anaconda Enterprise と NVIDIA DGX の組み合わせにより、あらゆる規模の IT 組織でデータ サイエンスと AI ワークフローを加速させることができるようになるでしょう」

BlazingDB - CEO ロドリゴ アランブル (Rodrigo Aramburu) 氏
「NVIDIA のオープンソース ソフトウェアである RAPIDS に初期段階より貢献することができ、さらに RAPIDS を活用して、当社の分散 GPU SQL エンジンの無料バージョンである、BlazingSQL を構築できたことをとても嬉しく思っています。NVIDIA と当社とのパートナーシップにより、スタートアップであった当社は cuDF の主要な貢献者として参加して、RAPIDS チームとコラボレートし、大きな価値を得ることができました。今後も、当社は RAPIDS への対応を続け、Data Lakes とAI を統合させて SQL 処理を高速化する、当社独自のバージョンを構築してまいります」

Cisco - データセンター グループ、プロダクト マネジメント担当バイス プレジデント、カウストゥバ ダス (Kaustabh Das) 氏
「Cisco と NVIDIA は、NVIDIA GPU に最適化された Cisco UCS プラットフォームに搭載される AI/ML ソフトウェア スタックでコラボレートしており、AI/ML のワークロード デプロイメントの簡素化および加速に取り組んでいます。当社では、RAPIDS を通じて NVIDIA がソフトウェア スタックを加速化させて GPU の可用性を向上させ、従来の機械学習とビッグ データ分析の問題に対処していると知り、喜ばしく思っています。当社は、先頃発表した、8 つの NVIDIA V100 GPU を搭載し、NVIDIA NVLink との相互接続が可能な、クラス最高の専用サーバーである Cisco UCS C480 ML M5 Rack Server を含む、当社の GPU アクセラレーテッド サーバー ポートフォリオの可能性がさらに拡大することを楽しみにしています。

Dell EMC - サーバー & インフラストラクチャ システム、プロダクト マネジメント兼マーケティング担当バイス プレジデント、ラヴィ ペンディカンティ (Ravi Pendekanti) 氏
「Dell EMC では、本当の意味での競争上の優位を獲得することを可能にする、ワールドクラスの IT インフラストラクチャをお客様に提供することを目標としています。当社は、データ インサイトをビジネスでの結果に変容させるために役立つ、最新のデータ サイエンス ツールをお客様が利用できるようにするために、エコシステム パートナーと連携しています。当社では、NVIDIA の提供する、GPU でアクセラレーションされる新しいオープンソース データ サイエンス ソフトウェアと当社の NVLink 対応 Dell EMC PowerEdge サーバーを組み合わせることで、機械学習とビッグ データ分析の分野の発展を大幅に加速させることを目標としています」

FASTDATA.io - 創業者兼 CEO、アレン カパリック (Alen Capalik) 氏
「NVIDIA が打ち出した RAPIDS オープンソース プロジェクトが、データ サイエンスのパイプラインに革命をもたらそうとしています。FASTDATA.io では、NVIDIA GPU をフル活用して、移動中の無数のデータをリアルタイムで処理する初のソフトウェアである、Plasma Engine を通じて、そのような革命に参画できることを嬉しく思っています」

ジョージア工科大学 - デイビット バッダー (David Bade) 教授
「ジョージア工科大学では、NVIDIA GPU による分析アクセラレーションのためのオープンソース ソフトウェアである RAPIDS のリリースに貢献できて嬉しく思っています。大量のデータの処理が必要な現在において、RAPIDS のグラフ ライブラリへの当校の貢献により、データ サイエンティストは拡大を続けるデータセットから意義深い知識を得ることができるようになるでしょう」

Graphistry - 共同創業者兼 CEO レオ メイェロヴィッチ (Leo Meyerovich) 氏
「GPU クラウドの最初のスタートアップの 1 つである Graphistry は、財務、サイバー セキュリティ、経営および売上といった、慎重な取り扱いの必要なデータを精査しなければならない、フォーチュン 500 企業や連邦のチームの可視性を極秘で向上させてきました。RAPIDS の初期の貢献者であり、Apache Arrow を影で支えてきた Graphistry では、RAPIDS に大きな期待を抱いています。当社は、ビジュアル コンピュート ファブリックを再定義して、ブラウザとクラウド CPU を融合させてきたことで知られていますが、現在は、RAPIDS のチームと連携して、GPU グラフの既存の視覚分析コアに次世代のテーブル分析を付け加えようとしています」

H2O.ai - 共同創業者兼 CEO スリ アンバッティ (Sri Ambati) 氏
「マシン ラーニングはビジネスを変容させており、NVIDIA GPU はそれを加速させています。オープンソース コミュニティおよびお客様のサポートのおかげで、H2O.ai は、GPU を活用したマシン ラーニングをメインストリームにしたのを認められ、データ サイエンスとマシン ラーニング プラットフォームのリーダーという評価を Gartner より受けています。オープンソースのデータ サイエンス ライブラリである RAPIDS を通じて GPU マシン ラーニングをサポートするという NVIDIA の活動は、GPU データ サイエンスのエコシステムを拡大させ、データセンターで AI を活用するという共通のミッションを促進する、タイムリーなものである、と言うことができます。パートナーシップのおかげで、NVIDIA GPU を活用した H2O Driverless AI は、導入が指数関数的に増えており、AI をより速く、より安く、より簡単に導入できるようにしています」

フランス国立情報学自動制御研究所 (scikit-learn) - Scikit-Learn 運用ディレクター、ゲール ヴァロクオー (Gael Varoquaux) 氏
「NVIDIA は、RAPIDS のような新しい生産性ツールを通じて、データ サイエンスの加速が現実に起こりつつあるのだということを証明しています。高級言語での非常に高速なコンピュテーションを組み合わせることにより、データ分析のチームに革命がもたらされます。NVIDIA が RAPIDS と scikit-learn を互換にしたことを、私たちは喜ばしく思っています。この取り組みが恩恵をもたらすものと我々は信じており、NVIDIA とのコラボレーションを楽しみにしています」

Kinetica - 共同創業者兼 CTO ニマ ネガーバン (Nima Negahban) 氏
「オープンソース ライブラリの RAPIDS スイートは、大きな改良をもたらし、これにより、データ サイエンティストは、モデル開発ツールチェーンの全体にわたって、GPU のパワーを活用できるようになります。RAPIDS は、トレーニングを大幅に簡略化および最適化して、モデルの正確さを向上させるもので、データ サイエンティストの側では論理面での大幅な再定義をする必要もありません。NVIDIA がモデルの開発とトレーニングを推進し、Kinetica がこれらのモデルの運用と展開を推進することで、企業がデータから最大のインサイトを得られるようにできるようになります。当社は NVIDIA と連携して AI を民主化できることを喜ばしく思っています」

Lenovo - データセンター グループ プレジデント、カーク スカウゲン (Kirk Skaugen) 氏
「企業のお客様ならびに研究者たちは、新しい戦略の開発およびテストにおいて、膨大な量のデータを分析するという作業に悩まされ続けています。新しい RAPIDS オープンソース ソフトウェアは、NVIDIA GPU 上でエンドツーエンドに稼働させることにより、ワークフローの加速を可能にします。当社では、このイノベーションとコラボレーションは、お客様に大きなインパクトを与えるものと信じています」

MapR - CEO ジョン シュレーダー (John Schroeder) 氏
「RAPIDS は、データ サイエンティストにもたらされたブレークスルーであり、さらに重要なことに、これによって、データ サイエンスが組織に直接的な影響を与えられるようになります。MapR では、エンドツーエンドでの RAPIDS データ サイエンス トレーニングとモデル ワークフローに伴う、補完的なデータ管理と展開活動に焦点を当てることで、このような取り組みをサポートしてまいります」

NERSC - Python データ分析リーダー、ローリン トーマス (Rollin Thomas) 氏
「NERSC では、大学、国立研究所および企業で働く、7,000 人以上の研究者をサポートしています。研究者たちは以前にも増して、複雑な科学シミュレーションや実験、ならびに粒子加速器、テレスコープで得られたデータを生産的かつハイパフォーマンスな方法で取り扱う方法を得たいと考えるようになっています。当社では、NVIDIA との連携を通じて、RAPIDS のような、新しくて高性能な Python データ分析ツールをユーザーにもたらし、多くの科学分野で発見のスピードを加速できるようになるのを楽しみにしています」

NetApp - ONTAP 担当シニア バイス プレジデント、オクタヴィアン タナセ (Octavian Tanase) 氏
「組織は、新たな人工知能機能を活用して競争上の優位を確立し、デジタル化を加速させなければなりません。NVIDIA GPU を活用した RAPIDS と NetApp の AFF A800 クラウド接続型オールフラッシュ ストレージとの組み合わせにより、お客様は、実質的に無制限のスケーラビリティと多くのデータを必要とする AI アプリケーションを供給、トレーニングおよび運用するのに必要とされる性能によって、増え続けるデータ リソースに自信を持って対処できるようになります」

NumFOCUS - 取締役社長アンディー テレル (Andy Terrel) 氏
「NVIDIA が NumFOCUS をサポートしているのは、コミュニティへの投資でもあります。データ サイエンスの 2 つのリーダー企業である、当社と NVIDIA の連携は、科学とビジネスの両方により良いツールをもたらすでしょう」

OmniSci - CEO 兼共同創業者トッド モスタク (Todd Mostak) 氏
「データ サイエンティストは、マシン ラーニング モデルをつくるときに、NVIDIA GPU 上で OmniSci を使って、データ探索と、特徴量エンジニアリングを高速化できます。現在、当社のユーザーは、OmniSci でインタラクティブにクエリを行い、データを大規模に可視化させることができ、その後に RAPIDS のオープンソース ライブラリに結果を送ることで、エンドツーエンドでのパワフルなデータ サイエンス ワークフローを生み出すことできます。NVIDIA と OmniSci は連携して、モデルの構築と反復を大幅に高速化することで、正確さを向上させ、デプロイメントの時間を短縮させています」

Pure Storage - FlashBlade 担当ジェネラル マネージャー、マット バー (Matt Burr) 氏
「当社のお客様は、データ インサイトを通じて競争上の優位を確立し、いつまでも衰えない価値をエンド ユーザーに提供しています。RAPIDS は、NVIDIA GPU によるアクセラレーション、ならびにデータ サイエンスおよびマシン ラーニング ワークフロー用の Pure Storage FlashBlade がもたらす効果をさらに増大させますので、より多くのデータ サイエンティストがトレーニング パイプラインのスピードを速め、最適な低レイテンシ性能によって、これまでより短い時間で成果を出せるようになります」

Quansight - NumPy および SciPy 制作者、Anaconda 社共同創業者兼 CEO、Quansight 社創業者兼 CEO トラヴィス オリファント (Travis Oliphant) 氏
「NVIDIA は、長きにわたって、先進的な分析を行うためのアクセラレーション ツールのリーダー企業となっており、データ サイエンス コミュニティの開発者が自由に利用できる高速化ライブラリを一貫して提供しています。NVIDIA のデータ サイエンティスト向けの大規模なオープンソースのフレームワークとエンドツーエンドのソフトウェアとハードウェアのソリューションを目にして、私はワクワクしています。これらのイノベーションにより、データ サイエンスのワークフロー全体で大幅スピードアップが可能になり、オープンソースの広範なエコシステム全体にわたってイノベーションが達成されるようになるでしょう」

SAP - チーフ イノベーション オフィサー、ユルゲン ミュラー (Juergen Mueller) 氏
「過去数年にわたって、SAP は NVIDIA と密接に連携して、数多くの SAP Leonardo Machine Learning ソリューションで GPU アクセラレーションの利点を享受してきました。現在、当社はそのコラボレーションをさらに強化し、GPU 上でデータ サイエンスのパイプラインをハイパーチャージすることができる、RAPIDS がもたらす可能性を模索しています。これは、データ サイエンティストにとって、データ サイエンスとマシン ラーニングを加速させる、重要な一歩であり、当社では、SAP Leonardo と SAP HANA を通じて企業にインテリジェンスをもたらしています」

SAS - 人工知能および機械学習ヘッド、サラテンドゥ セティ (Saratendu Sethi) 氏
「当社は、NVIDIA と密接に連携して、GPU アクセラレーションによる新しいデータ サイエンス ライブラリに貢献しています。当社では、RAPIDS を活用した、未来の SAS Viya の機能により、お客様がデータから価値あるインサイトをより迅速に得られるようになるのを楽しみにしています」

SQream – CEO アミ ギャル (Ami Gal) 氏
「NVIDIA が RAPIDS で成し遂げたことは、データ サイエンスのパイプラインを劇的に高速化させる、すばらしい機会が来たことを意味します。非常に大量のデータのパイピングを行う SQream DB の性能を RAPIDS のデータ サイエンス プラットフォームに組み込むことにより、当社では、データ サイエンティストがより多くのデータを使い、モデルをより速く構築できるようになると予想しています」

カリフォルニア大学デービス校 - 教授兼 Gunrock プロジェクト リーダー、ジョン オーウェンズ (John Owens) 氏
「当校では、RAPIDS コミュニティの一員となれたことを嬉しく思っており、NVIDIA および同社のパートナーとの連携を通じて、もっとも高い性能を持ち、もっとも包括的なデータ分析エコシステムを構築するのを楽しみにしています」

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ー、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.com/ja-jp/ をご覧ください。

NVIDIA の最新情報は、以下の方法で入手できます。
公式ブログ NVIDIA blogFacebookGoogle+TwitterLinkedIn および Instagram、NVIDIA に関する動画 YouTube、画像 Flickr

____________________________________

本プレスリリースには次のような記述が含まれていますが、これらに限定されるものではありません。RAPIDS GPU アクセラレーション プラットフォームの便益、インパクト、性能およびの出荷時期、ハイパフォーマンス コンピューティング市場におけるデータ サイエンスおよび機械学習のサーバー市場規模は、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。

© 2018 NVIDIA Corporation. All rights reserved. NVIDIA、NVIDIA ロゴ、DGX および RAPIDS は、米国およびその他の国々の NVIDIA Corporation (エヌビディア コーポレーション) の商標かつ/あるいは登録商標です。その他の会社名や製品名についても、それらに関連付けられる各会社の商標である可能性があります。製品の特徴、価格、発売・販売および仕様は、予告なしに変更されることがあります。




###

NVIDIA® Corporationは2016年度の登録商標です。すべての会社名および/または製品名はそれぞれのメーカの商標および/または登録商標です。機能、価格、可用性、および仕様は予告なしに変更されることがあります。

NVIDIAに関する詳細については、NVIDIAプレスルームhttp://www.nvidia.co.jp/page/press_room.html をご覧下さい。