NVIDIA、新しい Turing T4 Cloud GPU の普及が記録的なスピードで進んでいると発表

多様なワークロードに適した、多精度 Tensor コア GPU が、Google Cloud、 ならびに大手コンピューター メーカーの 50 以上のサーバー デザインで現在利用可能



ダラス — SC18 — 2018 年 11 月 12 日 — NVIDIA は本日、新しい NVIDIA(R) T4 GPU の導入が、過去のあらゆるサーバー GPU を上回る速度で進んでいると発表しました。

発表から 2 か月のうちに、T4 は、世界の大手コンピューター メーカーの 57 の個別のサーバー デザインに採用されています。クラウドでも利用可能で、T4 は現在、Google Cloud Platform のお客様も初めて利用できるようになっています。

NVIDIA のバイス プレジデント兼アクセラレーテッド ビジネス担当ゼネラル マネージャーであるイアン バック (Ian Buck) は次のように述べています。「データセンター プロセッサの導入が、これほど速やかに拡大したことは過去にありませんでした。販売開始からわずか 60 日で、T4 はクラウドでも利用できるようになっており、全世界を網羅したサーバー メーカーのネットワークが対応しています。T4 は、大規模な数値計算ワークロードに求められる性能と効率性を、現在のパブリックおよびプライベートのクラウドにもたらします」

T4 は、ハイパフォーマンス コンピューティングディープラーニングのトレーニングと推論、機械学習、データ分析、グラフィックスといった、多様なクラウド ワークロードを加速させます。新しい NVIDIA Turing™ アーキテクチャをベースとした T4 は、多精度 Turing Tensor コアと新しい RT コアが搭載されており、これらがアクセラレーテッド コンテナ ソフトウェア スタックと組み合わされると、比類なき性能が大規模に発揮されるようになります。

Google Cloud のプロダクト マネージメント担当シニア ディレクターのダミオン エレディア (Damion Heredia) 氏は次のように述べています。「リアルタイム ビジュアライゼーションやオンライン推論のワークロードの場合、エンド ユーザーは低レイテンシを求めます。当社は、NVIDIA とパートナー関係を築いており、Google Cloud でエンド ユーザーが T4 GPU を利用できることを喜ばしく思います。Google Cloud 向け NVIDIA T4 GPU は、機械学習とビジュアライゼーションを活用するお客様にとって、優れた拡張性と、高い費用効果、低レイテンシのプラットフォームとなります。Google Cloud のネットワーク機能と T4 の機能を組み合わせることにより、お客様は、新しい革新的な方法でアプリケーションを加速させながら、費用を削減することができます」

興味をお持ちのお客様は、Google Cloud のアーリー アクセス プログラム にお申込みいただくことができます。
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfc_5IyMpoIsgQ3vNggPvKkTjlI1wbb4WDSbYWFkvZdh2orOw/viewform

ソーシャル メディアやオンライン ショッピング サイトなどの消費者向けインターネットの企業が、T4 のアーリー アダプターとして名を連ねており、大規模なエンドカスタマー ベースを構成しています。

また、T4 を搭載しているサーバー企業には、Dell EMC や Hewlett Packard Enterprise、IBM、Lenovo、Supermicro などがあります。

フレキシブルな設計、画期的な性能
大規模なパブリックおよびエンタープライズ クラウド環境ならではのニーズに対応するように設計された T4 は、スループットと利用率、および同時最大利用ユーザー数を最大化させるので、ユーザーとデータの爆発的増加に効率的に対処することができます。

キャンディー バーとほぼ同じサイズで、70 ワットの低消費電力の T4 GPU は、標準的なサーバーだけでなく、あらゆる Open Compute Project のハイパースケール サーバー デザインにも装着できる柔軟性を有しています。サーバー デザインは、単一の T4 GPU から単一ノードでの 20 の GPU に至る、多岐にわたる構成が可能となります。

T4 の多精度機能は、FP32 で 8.1 TFLOPS、FP16 で 65 TFLOPS、ならびにINT8 で 130 TOPS、INT4 で260 TOPSという、4 つの異なったレベルの精度で、多様な AI ワークロードに対処する、画期的な AI 性能をもたらします。AI 推論ワークロードの場合、2 つの T4 GPU を搭載したサーバー 1 台で、CPU のみを搭載したサーバー 54 台を置き換えることができます。AI トレーニングの場合、2 つの T4 GPU を搭載したサーバー 1 台で、デュアルソケット CPU のみを搭載したサーバー 9 台を置き換えることができます。

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情報提供元：PRTIMES
本リリースの掲載元：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000097.000012662.html