第 21 回

計算工学講演会

日本 GPU コンピューティングパートナーシップ
エヌビディア合同会社 共催 ランチョンセミナー

ディープラーニングと Pascal GPU—計算工学へのインパクト—
計算工学にニューラルネットワークを応用する試みは数十年ほど前から行われており、すでに 1990 年代には多くの先駆的な研究がなされていました。当時はコンピュータの演算能力に制約があり、CAE の実務に広く普及するまでには至りませんでしたが、近年 GPU コンピューティングの技術が大きく発達したことに伴い、《ディープラーニング》と呼ばれる《ニューラルネットワークの進化版》が多くの産業分野で実績をあげています。
本セミナーでは、ディープラーニングとそれを支える最新の GPU コンピューティング技術と、ディープラーニングが計算工学や CAE に与えるインパクトについてお話しさせて頂きます。
また今年は、約 3 年半ぶりの新世代 GPU である《Pascal》が市場に投入されます。
Pascal ではメモリバンド幅や GPU 間の通信性能が大きく向上し、マルチ GPU 計算におけるストロングスケーリングの実現を強く意識したアーキテクチャとなっています。これらの特徴から Pascal は計算工学の基礎となる HPC インフラに非連続的な飛躍をもたらすことが期待されます。この Pascal の最新情報についても併せてご紹介致します。

第 21 回 計算工学講演会 ランチョンセミナー
講演日時

2016. 6. 1 水 12：00〜13：00

講演者

藤澤 智光（GDEPソリューションズ株式会社 取締役会長）

講演会場

朱鷺メッセ

新潟コンベンションセンター

会場 A（3 階中会議室 301A）
主催（社）日本計算工学会

WEB

http://www.jsces.org/koenkai/21/lunch_on.html

DEEP LEARNING SYSTEM

世界初のDeepLearningスーパーコンピューター

DGX-1

システム仕様GPUs

8x Tesla GP100

System Memory
Storage

Dual 20-core Intel Xeon E5-2698 v4 2.2 GHz
28672
512 GB 2400 MHz DDR4 LRDIMM
4x 1.92 TB SSD RAID 0

人工知能（AI）のデータサイエンストや研究者は、深層学習の成功のために精度、 TFLOPS (GPU FP16 / CPU FP32)
GPU Memory
シンプルさ、スピードを求めています。学習と反復速度の向上することで、技CPU術革新と学習成果までの時間短縮が行われます。
NVIDIA CUDA® Cores
NVIDIA DGX-1™ は世界で初めてディープラーニングを想定して設計されたシステムであり、ハードウェアとソフトウェアが完全に統合され、迅速かつ容易に導入することができます。トレーニング時間を大幅に短縮する画期的な性能を携えて、単一筐体に収まる世界初のディープラーニング用スーパーコンピューター NVIDIA DGX-1™ が誕生しました。

NetworkSoftware

高性能なトレーニングにより、生産性が向上し、洞察を得るまでの時間と市場投入までの時間が短縮されます。
NVIDIA DGX-1 Delivers 56X More Performance

System Weight

System Dimensions
Packing Dimensions※ 記載されている情報は2016年4月時点のものです。
予告なく仕様、価格を変更する場合場合があります。

150 Hours(6.25 Days)

CPU3 TFLOPS
20rs2 Hou

NVIDIA DGX-1

170 TFLOPS

1030405060708090100110

Performance in teraFLOPS

3200W
10 - 35 °C

NVIDIA DGX-1 Delivers 75X Faster Training

NVIDIA DGX-1

0Dual 10 GbE, 4 IB EDRUbuntu Server Linux OS
DGX-1 Recommended GPU Driver
134 lbs
866 D x 444 W x 131 H (mm)1180 D x 730 W x 284 H (mm)Maximum Power Requirements
Operating Temperature Range

反復処理とイノベーションの高速化

CPU

170
16 GB per GPU

120

130

140

150

160

170

CPUP is dual socket Intel Xeon E5-2697 v3. 170 TF is half precision or FP16.

010X

20X

30X

40X

50X

60X

Relative Performance (Based on Time to Train)

70X

80X

Note: Caﬀe benchmark with AlexNet, training 1.28M images with 90 epochs | CPU server uses 2x Xeon E5-2697 v3 CPUS.

DGX-1 Five Pascal の 5 つの技術でブレイクスルー
NVIDIA Pascal アーキテクチャは、5 つの技術的ブレイクスルーによって新しいコンピューティングプラットフォームを実現し、デスクトップにこだわる古い考え方をデータセンターを活用する方向へと変化させます。

12X
TRAININGPERFORMANCE

Pascal は、これまでにないパフォーマンスを備えたスーパーコンピュータへと変わります。Pascal ベースのシステ
ムでディープラーニングを実行した場合、現在の世代のGPU アーキテクチャと比較して、ニューラルネットワークトレーニングのパフォーマンスが 12倍に向上します。

15B

3X

153億 のトランジ
Pascal は、
スタと3840個の NVIDIA CUDA
コアを用いて、16 ナノメートル
FinFET ファブリケーションテ
クノロジで特別に設計されたアーキテクチャです。

Pascal アーキテクチャは、プロセッサとデータを 1 つのパッケージに統合し、これまでにない計算効率を達成します。斬新なメモリ設計手法を取り入れた Chip on Wafer on
Substrate（CoWoS）と HBM2 を使用することで、前世代のソTRANSISTORS

5X
BANDWIDTHBANDWIDTH

リューションに比べ 3倍以上のメモリ帯域性能を実現できます。

21

INTERCONNECTMEMORY

Pascal は、革命的な NVIDIA
NVLink™高速相互接続を初めて統合したアーキテクチャです。この相互接続の帯域幅において、現存するクラス最高のテクノロジに比べ 5倍のアクセラレーションを発揮し、複数の GPU にまたがるアプリケーション展開を支えます。

HALF PRECISION

teraFLOPS

Pascal は、ディープラーニン
グおよび他のコンピューティ
ングワークロードに対して最高のパフォーマンスを提供するためあに、一から設計されました。新しい混合精度命令を活用することで、ディープラーニングに 21テラフロップス以上のピークパフォーマンスをもたらします。

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