イベントレポート
【基調講演レポート】次世代GPUのPascal、次期TegraのEristaなどを発表
～“CUDA Everywhere”がテーマ。GPUの演算能力をあらゆるものに
（2014/3/26 16:39）
- 会期:3月24日～27日(現地時間)
- 会場:米国サンノゼ McEnery Convention Center
米NVIDIAは、同社のGPU技術を中核とするテクノロジーカンファレンスの「GPU Technology Conference」(GTC)を米国サンノゼ市内のMcEnery Convention Centerで開催している。会期は2014年3月24日から27日(現地時間)まで。初日にあたる24日は昨年(2013年)までの復習を兼ねた事前カンファレンスという位置づけで、新しいトピックスは25日午前に行なわれた基調講演から紹介されている。
25日に行なわれた実質的なオープニング基調講演のスピーカーは、例年どおりに米NVIDIAの創業者で現在も社長兼CEOのジェン・スン・フアン(Jen-Hsun Huang)氏が務めた。2時間弱の講演の中に、GPUアークテクチャとモバイル向けSoCのロードマップ更新を含む6つのトピックスが盛り込まれている。
2014年のGTCでは会期中に729の技術セッションが行なわれる。2010年のGTCでは397セッション、2012年は429セッションで、カンファレンスの規模は大きくジャンプアップした。CUDAの導入で、グラフィックス技術だけでなく東工大のスパコンであるTSUBAMEなどに代表されるような汎用演算にGPUを用いることが可能になり、GPU活用の幅を拡げている。また以前より車載の組み込み技術などを事業展開しているが、昨今のSoCにデスクトップ同等のGPUアーキテクチャを投入することなどを背景に、自動車搭載技術においても注目を集めている。
GTC2014ではこうした自動車技術のセッションが大幅に増加しているのも特徴の1つだ。そこで基調講演のテーマは“CUDA Everywhere”(すべてのカテゴリにCUDAを)となっている。同社の発表によるとエンジニアを中心としてGTC2014への参加者は3,500人を超えたという。
PCI ExpressからNVLinkへ。2016年に登場する新アーキテクチャ「Pascal」
2016年に導入予定となる次世代のGPUアーキテクチャは「Pascal」(開発コードネーム)としてアナウンスされた。Blaise Pascalは17世紀のフランス人で哲学者や数学者として知られている。ドイツの数学者、天文学者のKepler、スコットランドの数学者、物理学者のMaxwell、そしてPascalへと、歴史的な数学者、物理学者のコードネームが続く。2013年のGTCにおけるロードマップでは2015年の計画として「Volta」(※Alessandro Volta、Voltの単位となった人名)が紹介されたが、今回更新されたロードマップからVoltaは消え、「Stacked DRAM」が「3D Memory」としてPascalの主要技術に統合された格好となっている。
今回発表されたPascalアーキテクチャでは、GPUとCPUを接続するバスを「NVIDIA NVLink」と命名した新しいインターコネクトでGPUに統合する。これまでのPCI Express接続に比べてCPUとGPU間のデータ共有速度を5倍から12倍に向上させて、ボトルネックを解消することを目指している。NVLinkはx86系のCPUだけでなく、IBMのPower系プロセッサに向けても導入される見通し。もとより帯域幅の大きいPower系プロセッサでは、よりメリットがあるものとしている。
ただし、既存のマザーボードに標準的に搭載されているPCI Expressに対してまったく新しいバスとなるため、エコシステムの構築も含めて2016年のPascalローンチまでにはいわゆる“NVLink Ready”の環境をある程度整備する必要があるのも事実である。NVIDIAによるとPascalアーキテクチャ世代においても、引き続きPCI Expressのサポートは続けるとしている。
「Stacked DRAM」は「3D Memory」に置き換えられ、DRAMがウェハ上に積層状態で実装される。メモリバスは帯域が大きくなり、かつ省電力化が期待できる。講演では、従来の実装に比べて(同一面積で)2.5倍の容量を搭載し、電力効率が最大4倍に向上するとしている。
フアンCEOはステージ上でPascalのモジュールを披露。現行のハイエンドグラフィックボードと比べても、3分の1程度の大きさに納まっている。PCI ExpressではなくNVLinkを採用する点とメモリ実装面積の省スペース化などにより、このサイズの実現を目指すものと見られる。提示されたスライドでは、長辺がおおよそボールペンサイズであることが示唆された。前述のとおりCPUとの接続はNVLinkを前提にしているため、PCI Expressスロット用のコネクタ等は今回紹介されたモジュールにおいては存在しない。
Keplerアーキテクチャ世代のハイエンドとなるGK110のコアをデュアルで搭載するグラフィックカード「GeForce GTX TITAN Z」も披露された。CUDAコアは全部で5,760基(2,880×2基)。12GBのメモリを搭載し、8TFLOPSの性能を実現する。市場の想定価格は2,999ドル。例えばゲーミングにおいてターゲットとするディスプレイ解像度はマルチディスプレイ環境や5K解像度などだ。
Machine Learning(機械学習)にCUDAのパワーを。DENSOとも協力
コンピュータが自律して学習を行ない、認識力や判断力を人間の脳により近づける研究開発がMachine Learning(機械学習)と呼ばれる。ニューロンと呼ぶ生物の神経細胞をコンピュータの汎用演算においてシミュレーションするものだ。
例としてフアンCEOが挙げたのは、米スタンフォード大学とGoogleが共同研究している「Google Brain」。16,000個のコアを要するサーバーPC群の環境でシミュレーションを行なうが、システムにかかるコストは500万ドル(約5億円)に達するほか、電力も600kWが必要だ。
こうした演算をCPUからGPU+CUDAという仕組みに変えることで、電力効率は大きく改善され、より高性能かつ低コストで行なえるというのがフアンCEOの説明だ。もちろん、CPUでやることとGPUでやることは必ずしも同一ではなく、それぞれに長短が存在するのだが、大量のデータを一気に処理するという部分において優れているGPUの能力を活用しようというものである。実際、前述のGoogle Brainと同等の性能をもつシステムが、33,000ドル(約330万円)で構築でき、消費電力も4kWまで減らすことができると説明した。
このMachine LearningをCUDAで行なう取り組みは、Adobe、百度、Flickr、IBMなどと進めてきたが、今後さらにパートナーを拡大する。今回アナウンスされたのは、Facebook、ニューヨーク州立大学、スタンフォード大学、カリフォルニア州立大学バークレー校、そして日本のDENSOなどが参加する。DENSO(デンソー)は国内の自動車部品メーカーとしては最大手。GTCの会期内にはDENSOによるセッションも予定されており、こうした機械学習における認識、判断へのデンソーの取り組みなどが明らかになるものと思われる。
ハードウェアとしては、クラウドサーバーのIRAY VCAも発表された。KeplerアーキテクチャのTesla 8基を4Uのラックマウントサーバーに内蔵する。レイトレーシングファームとしてクラウド上で運用することで、グラフィックスワークステーションに搭載されるQuadroのK5000などと比べても10倍近いレイトレーシング性能が5万ドル(約500万円)で実現できるという。このリアルタイムレイトレーシングのデモは、本田技研によって行なわれた。
GPUのクラウド化技術に関連しては、仮想化技術大手のVMWareとの提携を発表してVMWareが提供するHorizon DaaSプラットフォームで、NVIDIAのGPU仮想化技術であるNVIDIA GRIDがサポートされることをアナウンスしている。
次期Tegraのコードネームは「Erista」。Maxwellアーキテクチャを導入へ
モバイル向けのCUDA技術としては自動車向けのソリューションが中心となった。1月に開催されたCESではモバイル向けのSoC「Tegra K1」がアナウンスされ、2014年内には搭載製品が出荷予定だ。繰り返しになるがTegra K1では4+1コアの32bit製品と、Denverコアをデュアルで搭載する64bitの製品が存在する。この世代からGPUアーキテクチャをデスクトップGPUと同一にして、Tegra K1ではKeplerアーキテクチャが採用されている。これによりTegra4まで続いていた命名規則が変わって、開発コードネームではLoganと呼ばれていたSoCがTegra5ではなく、Tegra K1となっている。
これまで車載の組み込みモジュールとして提供していた「Jetson Pro」を更新する形で、Tegra K1を搭載する「Jetson TK1」をアナウンスした。前述のとおり、Tegra K1からはデスクトップGPU同等のアーキテクチャが導入されたことでCUDA対応が実現し、モバイルプラットホームでの汎用演算が可能になる。同時に提供されるSDKなどを用いて「開発者は状況認識、物体認識、3Dカメラなどさまざまなアプリケーションに対応したソフトウェアを以前より容易に開発することができる」としている。従来のJetsonの主に車載向けに特化した形から、ARやロボティクス技術なども含め、汎用性の高い開発キットになっているのも特徴の1つだ。米国ではSDKも含めて192ドルで販売される。日本国内でも販売予定がある。
とは言え、主力が車載であることは間違いない。基調講演の最終盤では独Audiの先端技術開発責任者とともに、NVIDIAとAudiが共同開発している自動運転が可能なコンセプトカーをステージへと無人運転で呼び込んだ。このコンセプトカーの頭脳となっているのが、「Jetson TK1」を搭載してAudiのインターフェイスに組み合わせたモジュールである。
今回のGTC2014では、Tegra K1の後継となるロードマップも更新された。GTC2013では「Parker」として発表されていたが「Erista」に改められている。以前の計画では、DenverコアとMaxwellアーキテクチャの組み合わせで提供されるということになっていたが、Denverコアは前倒しの格好でKeplerアーキテクチャと合わせて64bit版のTegra K1になった。EristaにMaxwellアーキテクチャが採用されるのは、Parkerの計画時と変わらず、2015年の出荷を目指している。
ちなみにTegraの開発コードネームと言えば、アメリカンスーパーヒーローの幼名というのが定番。例えばTegra3のコードネームである「Kal-El」はスーパーマンであり、Tegra K1の「Logan」はX-MENに登場するウルヴァリン。そして「Erista」は、そのウルヴァリンの息子にあたる。
最後は盛りだくさんだったこの日の発表をまとめたあとに、ジェン・スンCEOから来場者全員に「SHIELD」をプレゼントすることが発表されて、大きな盛り上がりのまま基調講演は幕を閉じた。
