Xeon PhiはGPUより速いとの主張にNVIDIAが真っ向から反論

　米NVIDIAは16日(現地時間)、Intelが公開した深層学習(ディープラーニング)に関するXeon PhiとNVIDIA GPUを比較したベンチマーク結果に誤りがあるとの主張をブログで公開した。

　Intelによれば、Xeon Phiは深層学習において

1. GPUよりも2.3倍迅速なトレーニングか可能
2. ノード全体でGPUよりも38%優れたスケーリングを実現
3. GPUには不可能な128ノードへの強力なスケーリングを実現

するとしている。

Intelの資料

　これについて、NVIDIAはIntelが用いたベンチマークが古いことを指摘。Intelが用いたのは18カ月前に公開されたCaffe AlexeNetデータであり、最近導入されたCaffe AlexNetを使用すれば、4基のMaxwell GPUシステムの方が4基のXeon Phiシステムより30%高速だとしている。また、4基のPascalベースのTITAN Xを用いると、90%高速にトレーニングできるとしている。

　スケーリングについても、Intelが引用したのは古いインターコネクトを採用した4年前のデータであり、NVIDIAは、より新しいMaxwell GPUとインターコネクトを採用したシステムにより、BaiduがGPUを128基までほぼ直線的に拡張できた発表したことを引用し、反証している。

　NVIDIAは、Intelが現在深層学習の研究を進めていることは素晴らしく、これは近付いているAIの時代に最も重要なコンピューティング革命であり、深層学習は無視することのできない偉大な技術だが、事実はきちんと確認する必要があるとしている。