IEEE ITSS Nagoya Chapter NVIDIA
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- 1. エヌビディア合同会社 ディープラーニング部 部長 井﨑 武士 NVIDIA GPUが加速するディープラーニングと 最新事例
- 2. 創業1993年 共同創立者兼CEO ジェンスン・フアン （Jen-Hsun Huang） 1999年 NASDAQに上場（NVDA） 1999年にGPUを発明 その後の累計出荷台数は10億個以上 2015年度の売上高は46億8,000万ドル 社員は世界全体で9,100人 約7,300件の特許を保有 本社は米国カリフォルニア州サンタクララ
- 4. 広がるGPUコンピューティング 2008 2016 15万 CUDA Downloads 4,000 Academic Papers 60 Universities Teaching 77 Supercomputing Teraflops 3700万 CUDA GPUs 27 CUDA Apps 350万 CUDA Downloads 400 CUDA Apps 950 Universities Teaching 77,500 Academic Papers 77,000 Supercomputing Teraflops 6億3800万 CUDA GPUs
- 6. 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 ディープラーニングの目覚しい進化 Baidu の Deep Speech 2 人間を超える 多くのディープラーニングフレームワーク が発表 IMAGENET 正答率 従来 CV 手法 ディープラーニング DeepMindのAlphaGoが囲碁で 世界チャンピオンを越える トヨタ自動車が人工知能研究所に 1200億円投資 Atomwiseがエボラウィルスの感染力を 低減する可能性のある2つの新薬を開発 UCバークレーが作業を自ら学ぶ ロボットを開発
- 7. 新たなコンピューティングモデル 従来のコンピュータビジョン 特定領域の専門家が特徴検出を設計 品質 = アルゴリズムのパッチワーク コンピュータビジョンの専門家と時間が必要 ディープラーニングの物体検出 大量のデータからDNNが特徴を学習 品質 = データ & 学習手法 大量のデータと演算能力が必要
- 8. 木 猫 犬 ディープラーニングソフトウェア “亀” フォワード プロパゲーション “亀” から “犬” へ 計算の重み付けを更新 バックワード プロパゲーション 学習済みモデル “猫” 反復 トレーニング 推論
- 11. ディープラーニングを加速する3つの要因 “The GPU is the workhorse of modern A.I.” ビッグデータ GPUDNN
- 12. 典型的なネットワーク例 多量なトレーニングデータと多数の行列演算 目的 顔認識 トレーニングデータ 1,000万～1億イメージ ネットワークアーキテクチャ 10 層 10 億パラメータ ラーニングアルゴリズム 30 エクサフロップスの計算量 GPU を利用して30日
- 13. CNN: Convolution neural network LeNet5 [LeCun et al.,1998]
- 14. FULL CONNECTION Forward Layer 1 Layer 2 Layer 3 Layer 4
- 15. FULL connection 𝑦𝑦 𝑖𝑖 = 𝐹𝐹 � 𝑗𝑗 (𝑤𝑤 𝑖𝑖 𝑗𝑗 × 𝑥𝑥 𝑗𝑗 ) x[N] y[M] w[N][M]
- 16. FULL connection x[N] y[M] w[N][M] x = w[N][M] x[N] y[M] Matrix Vector 𝑦𝑦 𝑖𝑖 = 𝐹𝐹 � 𝑗𝑗 (𝑤𝑤 𝑖𝑖 𝑗𝑗 × 𝑥𝑥 𝑗𝑗 ) メモリバンド幅で性能が決まる Xeon E5-2690v3 Tesla M40 68GB/s 288 GB/s
- 17. FULL connection (Mini-BATCH) x[N] y[M] w[N][M] x = w[N][M] x[N] y[M] Matrix Vector 𝑦𝑦 𝑖𝑖 = 𝐹𝐹 � 𝑗𝑗 (𝑤𝑤 𝑖𝑖 𝑗𝑗 × 𝑥𝑥 𝑗𝑗 )
- 18. FULL connection (Mini-BATCH) x[K][N] y[K][M] w[N][M] x = w[N][M] x[K][N] y[K][M] Matrix Matrix 高い演算能力を発揮できる 𝑦𝑦[𝑘𝑘] 𝑖𝑖 = 𝐹𝐹 � 𝑗𝑗 (𝑤𝑤 𝑖𝑖 𝑗𝑗 × 𝑥𝑥[𝑘𝑘] 𝑗𝑗 ) Xeon E5-2690v3 Tesla M40 0.88 TFLOPS 7.0 TFLOPS
- 19. CNN: Convolution neural network LeNet5 [LeCun et al.,1998]
- 20. CONVOLUTIONs Output feature maps Input feature map(s)
- 21. CONVOLUTIONs Input feature maps Output feature maps
- 22. CONVOLUTIONs Direct Convolution - 膨大な組み合わせ - それぞれ向けに最適化 するのは困難 FFT - メモリ負荷が高い - 柔軟性が低い Matrix Multiply Output feature maps Input feature map(s)
- 23. CONVOLUTIONs I0 I1 I2 I3 I4 I5 I6 I7 I8 F0 F1 F2 F3 Input Filter O0 O1 O2 O3 Output
- 24. CONVOLUTIONs I0 I1 I2 I3 I4 I5 I6 I7 I8 F0 F1 F2 F3 Input data Filter data F0 F1 F2 F3 I0 I1 I3 I4 I1 I2 I4 I5 I3 I4 I6 I7 I4 I5 I7 I8 Expanded input data Output data
- 25. CONVOLUTIONs I0 I1 I2 I3 I4 I5 I6 I7 I8 F0 F1 F2 F3 Input data Filter data F0 F1 F2 F3 F0 F1 F2 F3 F0 F1 F2 F3 I0 I1 I3 I4 I1 I2 I4 I5 I3 I4 I6 I7 I4 I5 I7 I8 Expanded input data Output data
- 26. CONVOLUTIONs I0 I1 I2 I3 I4 I5 I6 I7 I8 F0 F1 F2 F3 Input data Filter data F0 F1 F2 F3G0 G1 G2 G3 J0 J1 J3 J4 J1 J2 J4 J5 J3 J4 J6 J7 J4 J5 J7 J8 J0 J1 J2 J3 J4 J5 J6 J7 J8 I0 I1 I3 I4 I1 I2 I4 I5 I3 I4 I6 I7 I4 I5 I7 I8 G0 G1 G2 G3 F0 F1 F2 F3 G0 G1 G2 G3 F0 F1 F2 F3G0 G1 G2 G3 Output data
- 27. 行列演算のサイズ (lenet5) LeNet5 [LeCun et al.,1998] OutputsFilter (Expanded) Inputs 16 100 * batch size 150 150
- 28. 行列演算のサイズ (googlenet) GoogLeNet [Szegedy et al.,2014] OutputsFilter (Expanded) Inputs 192 3136 * batch size 576 576
- 29. NVIDIA TESLA GPUによる 機械学習の革命 GOOGLE BRAIN APPLICATION – DEEP LEARNING TESLA導入前 TESLA導入後 コスト $5,000K $200K サーバー数 1,000 サーバー 16 Tesla サーバー 消費電力 600 KW 4 KW 性能 1x 6x
- 30. 学習と推論プラットフォーム ワークステーション サーバー NVIDIA Tesla NVIDIA TEGRA 学習 推論 NVIDIA Tesla/DGX-1 オンライン オフライン X
- 31. TESLA M40 ディープラーニングに向けた 最速アクセラレータ 0 1 2 3 4 5 GPU Server with 4x TESLA M40 Dual CPU Server 学習時間を13倍高速化 Number of Days CUDA コア数 3072 ピーク単精度性能 7 TFLOPS GDDR5 メモリ 12 GB/24 GB メモリ帯域 288 GB/s 消費電力 250W Reduce Training Time from 5 Days to less than 10 Hours Note: Caffe benchmark with AlexNet, training 1.3M images with 90 epochs CPU server uses 2x Xeon E5-2699v3 CPU, 128GB System Memory, Ubuntu 14.04 シングルGPUで 最高の単精度演算性能
- 32. 32 TESLA M4 最高のスループットを持つ ハイパースケール アクセラレータ CUDA コア数 1024 ピーク単精度性能 2.2 TFLOPS GDDR5 メモリ 4 GB メモリ帯域 88 GB/s 形状 PCIe Low Profile 消費電力 50 – 75 W Video Processing 4x Image Processing 5x Video Transcode 2x Machine Learning Inference 2x H.264 & H.265, SD & HD Stabilization and Enhancements Resize, Filter, Search, Auto-Enhance Preliminary specifications. Subject to change. 推論用途に最適
- 33. 33 TEGRA JETSON TX1 モジュール型スーパーコンピューター 主なスペック GPU 1 TFLOP/s 256コア Maxwell CPU 64ビット ARM A57 CPU メモリ 4 GB LPDDR4 | 25.6 GB/s ストレージ 16 GB eMMC Wifi/BT 802.11 2x2 ac / BT Ready ネットワーク 1 Gigabit Ethernet サイズ 50mm x 87mm インターフェース 400ピン ボード間接続コネクタ 消費電力 最大10W Under 10 W for typical use cases
- 34. 34 NVIDIA DRIVE PX 2 12 CPUコア | Pascal GPU | 8 TFLOPS | 24 DL TOPS | 16nm FF | 250W | リキッドクーリング方式 世界初 自動運転向けAIスーパーコンピュータ
- 35. NVIDIA GPU スケーラブル アーキテクチャ モバイルからスーパーコンピュータまで Tesla In Super Computers Quadro In Work Stations GeForce In PCs Mobile GPU In Tegra Tegra
- 36. NVIDIA GeForce NVIDIA Jetson NVIDIA Tesla NVIDIA DRIVE PX deep learning EVERYWHERE
- 38. DRIVE PX AUTO-PILOT CAR COMPUTER NVIDIA GPU DEEP LEARNING SUPERCOMPUTER Trained Neural Net Model Classified Object ! ONE-ARCHITECTURE ENABLES END-TO-END SOLUTION Time-consuming Training on Server & Real-Time Recognition on Embedded System Camera Inputs
- 39. 2012 20142008 2010 2016 2018 48 36 12 0 24 60 72 Tesla Fermi Kepler Maxwell Volta GPU ロードマップ SGEMM/W Pascal
- 40. 倍精度 5.3TF | 単精度 10.6TF | 半精度 21.2TF TESLA P100 ハイパースケールデータセンターのための 世界で最も先進的な GPU
- 41. Tesla P100 の先進テクノロジー 16nm FinFETPascal アーキテクチャ HBM2 積層メモリ NVLink システム インターコネクト
- 42. NVIDIA CONFIDENTIAL. DO NOT DISTRIBUTE. NVIDIA DGX-1 世界初ディープラーニング スーパーコンピューター ディープラーニング向けに設計 170 TF FP16 8個 Tesla P100 ハイブリッド・キューブメッシュ 主要なAIフレームワークを加速
- 44. NVIDIA Deep Learning プラットフォーム COMPUTER VISION SPEECH AND AUDIO BEHAVIOR Object Detection Voice Recognition Translation Recommendation Engines Sentiment Analysis DEEP LEARNING cuDNN MATH LIBRARIES cuBLAS cuSPARSE MULTI-GPU NCCL cuFFT Mocha.jl Image Classification DEEP LEARNING SDK FRAMEWORKS APPLICATIONS GPU PLATFORM CLOUD GPU Tesla P100 Tesla K80/M40/M4 Jetson TX1 SERVER DGX-1 GIE DRIVEPX2
- 45. ディープラーニングの最新事例
- 47. DEEP LEARNING INSIGHT 従来のアルゴリズム ディープラーニング 0% 20% 40% 60% 80% 100% overall passenger channel indoor public area sunny day rainny day winter summer Pedestrian detection Recall rate Traditional Deep learning 70 75 80 85 90 95 100 vehicle color brand model sun blade safe belt phone calling Vehicle feature accuracy increased by Deep Learning traditional algorithm deep learning 監視カメラ
- 48. Princeton University / 3D Object Recognition
- 49. NVIDIA/ジェスチャー認識
- 53. Intelligent Voice/CNNを用いた方言分類 NIST LRE Competition 6言語、20方言 アラビア語(エジプト、イラク、レバノン、 マグレビ、標準語) 中国語(広東、北京、上海、台湾) 英語(英国、米国、インド) フランス語(西アフリカ、ハイチ) リベリア語（カリブスペイン、ヨーロッパスペイン ラテンアメリカスペイン、ブラジルポルトガル) スラブ語(ポーランド、ロシア) 500時間以上のスピーチデータ