NVIDIAがおよそ1万円で手に入る128コアGPU搭載の超小型AIボード「Jetson Nano」を発表
NVIDIAのジェンスン・フアンCEOが、2019年3月19日に開催された自社イベントのGPU Technology Conference(GTC) 2019の基調講演で、128コアGPUを搭載したAIコンピュータボード「Jetson Nano」を発表しました。Jetson Nanoはサイズがおよそ70mm×45mmという超小型ボードで、99ドル(約1万1000円)という低価格も売りの1つとなっています。 NVIDIA Announces Jetson Nano: $99 Tiny, Yet Mighty NVIDIA CUDA-X AI Computer That Runs All AI Models | NVIDIA Newsroom https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-jetson-nano-99-tiny-yet-
AWS 深層学習 AMI は TensorFlow と Microsoft Cognitive ツールキット用の Volta GPU に対するより高速のトレーニングを提供します | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS 深層学習 AMI は TensorFlow と Microsoft Cognitive ツールキット用の Volta GPU に対するより高速のトレーニングを提供します Ubuntu と Amazon Linux の AWS 深層学習 AMI に最新バージョンの TensorFlow (1.5) と Microsoft Cognitive ツールキット (2.4) が含まれます。 これらのフレームワークは、NVIDIA CUDA 9 と cuDNN 7 ドライバーのサポートを提供します。これにより、ユーザーは Amazon EC2 P3 インスタンスに対応する V100 Volta GPU によりサポートされる複合精度のトレーニングを利用できるようになります。当社の Volta における TensorFlow 1.5 のテストでは、R
新インスタンス- NVIDIA Tesla V100 GPUを最大8個搭載したAmazon EC2インスタンス P3 | Amazon Web Services
各GPUは 5,120CUDAコアと640Tensorコアを備え、最大125TLOPSの混合精度浮動小数点演算、15.7TFLOPSの単精度浮動小数点演算、7.8TFLOPSの倍精度浮動小数点演算を可能とします。大きい２つのサイズでは、GPUはNVIDIA NVLink 2.0で相互接続され、最大300Gbpsデータレートで接続されています。これによりGPU間での中間結果やその他のデータのやりとりを、CPUやPCI-Expressを経由せずに高速に行うことが可能です。 Tensorコアとは？ このブログを書き始めるまで、私はTensorコアを聞いたことがありませんでした。大変有益なNVIDIA ブログの記事によると、Tensorコアは大きなDeep Neural Networkの学習や推論を高速化するために設計されています。各コアは、半精度(FP16)の4×4行列同士の積演算と、4×4の別
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