NVIDIAは先週、GPU Technology Conference にて、データ アナリティクス、機械学習およびディープラーニングの分野で活動するデータ サイエンティストに、圧倒的な速度向上を実現する、NVIDIA の新しい CUDA-X AI ライブラリを提供することを発表しました。CUDA-X AI は、データサイエンスを加速させる、唯一のエンドツーエンド プラットフォームです。

Tensor コア GPU の柔軟性を発揮するCUDA-X AI によって以下を加速させることが可能となります。

• データの取り込みから、ETL、モデルのトレーニング、展開に至るデータサイエンス
• 回帰、分類およびクラスタリングのための機械学習アルゴリズム
• ディープラーニングでのあらゆるトレーニング フレームワーク、ならびにこのリリース以降の、NVIDIA Tensor コア GPU の自動最適化
• 推論ならびにクラウドでの大規模な Kubernetes の展開
• PC、ワークステーション、スーパーコンピューター クラウド、ならびにエンタープライズ データセンターでのデータサイエンス
• Amazon Web Services、Google Cloud および Microsoft Azure の AI サービスにおけるデータサイエンス

企業が、ディープラーニングや機械学習、データ アナリティクスなどの AI に着目しているなかで登場した、CUDA-X AI により、データをより有効に活用できるようになります。上記のすべての機能の通常のワークフローには、データ処理、特徴決定、トレーニング、検証および展開が含まれています。

CUDA-X AI によって、NVIDIA Tensor コア の柔軟性が解放され、このエンドツーエンドの AI パイプラインに対し独自の方法で対応することが可能となります。

機械学習とデータサイエンスのワークフローの速度をおよそ 50 倍高めることを可能にする、CUDA-X AI は、12 を越える専用のアクセラレーション ライブラリで構成されています。

すでに高速化されているものには、cuDF によるデータ分析、cuDNN によるディープラーニング プリミティブ、cuML による機械学習アルゴリズム、ならびに DALI によるデータ処理などがあります。

さらに、これらのライブラリは、ディープラーニングで音声および画像認識システムのトレーニングを行う場合であっても、あるいは住宅ローンの運用資産のリスク プロファイルを査定するためにデータ アナリティクスを行う場合であっても、通常の AI ワークフローのあらゆるステップを加速させます。

これらワークフローの各ステップでは、大量のデータの処理が必要となりますが、それぞれのステップで GPU アクセラレーション コンピューティングによる便益を得ることができます。

多様な分野での導入

そのため、CUDA-X AI は、Charter、Microsoft、PayPal、SAS、Walmart といった大手企業で採用され、好評を博しています。

さらに、TensorFlow や PyTorch、MXNet といった、主要なディープラーニング フレームワークでも採用されています。

世界中の大手クラウド サービス プロバイダーが CUDA-X AI を使用して、それぞれのクラウド サービスをスピードアップさせています。

あらゆる場所で入手可能入手可能

CUDA-X AI アクセラレーション ライブラリは、NVIDIA NGC ソフトウェア ハブから、個別のダウンロードとしても、あるいはコンテナ化されたソフトウェア スタックとしても、自由に入手することができます。

CUDA-X AI アクセラレーション ライブラリは、デスクトップ PC やワークステーション、サーバー、クラウド コンピューティング プラットフォームを含む、あらゆるところに展開できます。

GTC で発表された、すべてのデータサイエンス向けワークステーションに実装されているほか、同じくGTCで発表されたすべての NVIDIA T4 サーバーが、CUDA-X AI を実行するために最適化されています。

詳細は、https://www.nvidia.com/en-us/technologies/cuda-x をご覧ください。