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 米NVIDIA(エヌビディア)は、ICと電子システムの設計に関する国際イベント「58th Design Automation Conference(DAC 2021)」(2021年12月5~9日にサンフランシスコで開催、12月13日から主要な講演のビデオをインターネット配信)の基調講演において、GPUと深層学習(ディープラーニング)、EDA(Electronic Design Automation)の関係について語った。GPUによって深層学習技術が実用化され、その深層学習技術によってEDAが進化した。進化したEDAは設計者を超越し、ずっと最適な設計結果を出せる、とする。

NVIDIAのBill Dally氏
NVIDIAのBill Dally氏
(出所:DAC 2021の基調講演ビデオからキャプチャー)
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 登壇したのは、NVIDIAのChief Scientist and SVP of ResearchのBill Dally氏である。講演タイトルは「GPUs, Machine Learning, and EDA」だった。同氏が最初に見せたスライドには、講演タイトルの3要素の関係を示した3角形が書かれていた。この3角形に沿って、同氏は講演を進めた。

GPU、深層学習、EDAの関係
GPU、深層学習、EDAの関係
(出所:DAC 2021の基調講演ビデオからキャプチャー)
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 まずはGPUの進化を示した。同社のGPUアーキテクチャーの進化や半導体製造プロセスの微細化によって、GPUの処理能力は大きく向上してきた。2020年に発表された最新アーキテクチャー「Ampere」を採るGPU「A100」は、8年前の12年に発表された「Kepler」アーキテクチャーを採るGPU「K20X」も比べて、8ビット整数演算の処理能力が317倍に向上した。こうした汎用的なGPU製品に加えて、Dally氏は同社の研究部門の成果も紹介した。例えば、19年に学会発表したニューラルネットワーク処理アクセラレーターのジェネレーター「MAGNet」 紹介ページ や、21年に発表したニューラルネットワークの量子化(固定小数点化)技術「VS-Quant」 当該論文 が紹介された。

GPUの処理能力が向上
GPUの処理能力が向上
(出所:DAC 2021の基調講演ビデオからキャプチャー)
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