GTCで見えたNVIDIAのディープラーニング戦略（後編）
ディープラーニング向けシステムで一定の地位を築いたエヌビディアは、新たにTesla P100を投入したわけだが、早期普及のため、自社で開発したマシンであるDGX-1を販売することにした。 半導体のセールス、サーバーメーカーでの採用、サーバー製品の開発という段階を踏んでいたのではユーザー企業が利用できる製品が登場するまで1年以上はかかってしまう。完成品のサーバーマシンを最初に提供することで、市場にいち早くTesla P100システムを浸透させられる。 地位を固めるべく、完成品サーバーを出したエヌビディア また、ディープラーニング学習に利用するユーザーは、インターネットなどでサービスを行う企業なので、ハードの構築自体には興味はなく、手早く利用できる高速なシステムを欲している。このため、すぐにでも利用できるシステムを提供する必要があるわけだ。NVIDIAはDIGITSを持っており、CUDAでは著
GTCで見えたNVIDIAのディープラーニング戦略（前編）
最近は、AI（人工知能）が様々な分野で注目を浴びている。そのAIを支える技術の一つが「ディープラーニング（深層学習）」だ。ディープラーニングでは、大量のデータをコンピュータに読み込ませて、そのデータの特徴を「学習」させる。その「学習」では膨大な演算が必要になる。 米エヌビディアは、ディープラーニングに注力する企業の一つだ。同社が手掛けるGPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）が備える多数の演算器がディープラーニングに向くとして、自社のGPUチップ／ボードを利用する様々なソリューションを提供している。 エヌビディアは2016年4月4日～7日までシリコンバレーで「GPU Technology Conference」を開催。ディープラーニング関連の多数の発表を行った。AI時代のキープレーヤーの1社であるエヌビディアの戦略を、そのイベントから読み解く。 ディープラーニングは既にプラットフ
データサイエンティストは人工知能に駆逐されるのか？
2014年に入って筆者は、「データサイエンティストは人工知能に駆逐されてしまう」と読み取れるような記事を何回も書いている。最近でも「日経コンピュータ」2014年10月2日号で「ビッグデータは人工知能に任せた！」という特集記事を書いた。「任せる先はデータサイエンティストじゃなかったのか？」と思われる方も多いだろうから、少し説明しようと思う。 まずは筆者が日経コンピュータやITproで、「機械学習」や「ディープラーニング」に代表される最近の人工知能技術とデータサイエンティストとの関係についてどう書いてきたか振り返ってみる。例えば、2014年1月9日号の特集「『機械学習』革命」（ITproで全文が読める）では、以下のように書いた。 米グーグルや米アップル、米フェイスブックといった先進IT企業は今、コンピュータがデータの中から知識やルールを自動的に獲得する「機械学習」の技術を駆使し、様々なイノベー
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https://images.nvidia.com/content/APAC/events/deep-learning-day-2016-jp/NVIDIA-DeepLearning-Intro.pdf
エヌビディアのディープラーニング戦略
