2018年4月4日AIエキスポ　NVIDIA大崎さんの講演内容メモ

友岡　賢二（Kenji Tomooka） @TomookaKenji

基調講演会場に着席。汗だく。 pic.twitter.com/qjSCd9gQfA

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NVIDIA日本代表大崎さんの講演開始。

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「NVIDIAのAI戦略と海外の最新動向」

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1993年に創業、11000名従業員。エンジニアが9割、その半分がソフトウェアエンジニア。ゲーム用グラフィックスからスタート。そこからCADワークステーションに展開。GPGPUでスーパーコンピューターへ。自動運転、ドローンに展開。

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戦略①スケーラブルであること。同一のアーキテクチャで展開。ゲーム、車もスパコンも内部のアーキテクチャは一つ。②ソフトウェアも全く一つのデータセット。データセンター用に作ったソフトは、自動運転、ドローンに展開。ソフトウェアがスケーラブルであることを重視。

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ハード、ソフトともに一つのアークテクチャーで作られているので、異なる用途に同じテクノロジーが横展開出来るし、同じメンバーでデータセンターからゲームまで対応できてしまう。ここがNVIDIAの戦略の肝。

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GPUコンピューティングはムーアの法則を超えている。理由は2つ。①超並列処理。②エンジニアが世界中の利用者と直接交流。GPUカンファレンスに世界中の研究者が参加。

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メディカルイメージングの世界でGPUが活躍。お腹の中の赤ちゃんの動きがリアルな３D画像で見ることが出来る。プロジェクトCLARAで、既存のイメージングファイルをディープラーニング処理を行い、画像を再生成するサービスをスタート。

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ディープニューラルネットワークはカンブリア爆発の状況。5年で複雑さは500倍になった。世界はより高い計算能力、GPUのパワーを求めている。

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DGX-2をリリース。NVIDIAのスパコン。世界最高性能。GPU間をインターコネクトで接続。16個のGPU間の通信速度を向上。

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データセンターでコストは従来型の8分の1、消費電力は16分の1。

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5年前に6日かかった処理が現在18分で処理できるようになった。処理速度は500倍に。

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動くものはすべて自律動作マシンに変わっていく。トラック、タクシー、自動車、バス、トラクター、配達バン。

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自動運転に向けてエンドツーエンドのプラットフォームを提供。データ収集、モデルの学習、シミュレーション、運転。

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自動運転には大規模なディープラーニングでの開発が必要。信号などを一つ一つラベリングをつけて学習。それをエッジ側のディープニュラルネットワークで処理。距離の推定、気象の判断、など様々な情報を処理。

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運転者の振る舞いを検知、判断するDNNも。

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実車による実際の道路走行だけではデータが全く足りない。シミュレーションが必要。NVIDIA　DRIVE SIMおよびCONSTELLATIONをリリース。実際の運転をシミュレーション可能。自動車メーカー向けのソリューション。

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370のパートナーがNVIDIA　DRIVEで開発中。世界中で自動運転の開発が加速。

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ドライブレベル５までのロードマップを明確化。各レベル間での整合性をアーキテクチャによって保証。

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ロボティクスが全ての産業を加速。ものづくりの現場でのクラフトマンシップをAIが継承。AIにとって日本は最適な場所であり、AIによって日本の産業は更に輝いていく。

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以上、NVIDIA大崎さんのプレゼンでした。