［GTC 2015］GPUが機械学習型AIを人間より賢くする？ NVIDIA CEOによるGTC 2015基調講演レポート
［GTC 2015］GPUが機械学習型AIを人間より賢くする？ NVIDIA CEOによるGTC 2015基調講演レポート ライター：西川善司 Jen-Hsun Huang氏（Co-Founder and CEO, NVIDIA）。最近，講演で氏が登壇するときは，決まって肩に鋲の入ったこのジャンパーを着ている 北米時間2015年3月17日，NVIDIA主催のGPUコンピューティング開発者会議「GPU Technology Conference 2015」（以下，GTC 2015）が米国サンノゼで開幕した。会期初日には，NVIDIAの社長兼CEOであるJen-Hsun Huang（ジェンスン・フアン）氏が登壇する基調講演が行われ，同社の最新製品や，GPGPU分野の最新動向についてが解説されている。 講演の冒頭で，Huang氏は「今日，アナウンスしたいことは4つある」と語りだした。スライドで掲
Facebook、AIハードウェアをオープンソース化--NVIDIAと提携
Facebookは米国時間12月10日、同社の人工知能（AI）ハードウェアをオープンソース化する計画を発表した。 FacebookのエンジニアであるKevin Lee氏とSerkan Piantino氏は10日付けのブログ投稿で、ゼロから構築されたオープンソース化対象のAIハードウェアは、市販製品よりも効率的で多用途に適用可能であることを強調した。これは、Open Compute Project（OCP）規格に基づくデータセンター内でサーバが稼働できるためだという。 「多くの高性能コンピューティングシステムは、特殊な冷却構造などの独自インフラが動作に必要となるが、われわれはこれらの新しいサーバを熱性能と電力効率の面で最適化し、われわれ独自のフリーエアー冷却を採用したOCP規格準拠のデータセンターでも稼働できるようにした」とLee氏とPiantino氏は説明した。 「Big Sur」という開
CUDA - Wikipedia
CUDA（Compute Unified Device Architecture：クーダ）とは、NVIDIAが開発・提供している、GPU向けの汎用並列コンピューティングプラットフォーム（並列コンピューティングアーキテクチャ）およびプログラミングモデルである[5][6][7]。専用のC/C++コンパイラ (nvcc) やライブラリ (API) などが提供されている。なおNVIDIA製GPUにおいては、OpenCL/DirectComputeなどの類似APIコールは、すべて共通のGPGPUプラットフォームであるCUDAを経由することになる[8]。 概要[編集] CUDAの処理の流れ 1. メインメモリ（ホストメモリ）からデータをGPU用メモリ（デバイスメモリ）にコピーする。 2. CPUがGPUに対して処理を指示する。 3. GPUが必要なデータを取り込み各コアで並列実行する。 4. 結果をG
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長文日記
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NVIDIAのGPUが実現する深層学習が作る未来 ～自動運転やアニメイラストの自動生成など、「Deep Learning 2016」講演
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