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はじめてのGTC Japan

はじめてのGTC Japan

by porcaro33
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GTC Japan 2017

2017/12/12 - 2017/12/13でGTC Japanに参加してきました。初参加。

DLI

12/12はDeep Learning Institute(DLI)で3つのWorkshopに参加。
1. TensorFlow, MXNet, NVIDIA Dockerを使ったディープラーニングのワークフロー
2. NVIDIA DIGITSによる画像セグメンテーション
3. Kerasを使ったRNNによる時系列データモデリング

3万円ちょっとでこれだけのトレーニングが受けられるのは安いと思う。またトレーニングはiPythonベースで行われ、コードの実行も資料も1ページになってるのですごく見やすいし、手を動かしやすい。nvidi-dockerコマンド最高。DNNや機械学習自体の専門的な話になると、とたんについていけなくなるので勉強せねば。。。

Keynote

Jensen Huang大人気、会場に入れずサテライト会場でストリーミングでKeynoteを拝聴。サテライト会場にも入れず、ホテル廊下で立ち見の人もいたとか。。。

Holodeck = VR上でのCollaboration Platform
CATIA/Creo/NX -> Maya/3D Max -> Holodeckでデータをいれられるみたい。CGの車から、アバターがエンジン部品と取り出して、拡大表示したり、断面表示したりカッコいい、未来感じた。
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Voltaの開発には、2B$かかったらしい。

Inference Cost affects to Datacenter cost
45000 image/sec = 160CPU, 4RACKs = 1 x V100 server
1/6 cost, 1/20 power, 1/4 rack = 1/10 TCO

Inference Performance
Skylake CPU = 4.7 images/sec
1 x V100 = 913 images/sec
8 x V100 = 7055

If you buy more GPU, you can save more money
by Jensen Huang @GTC Japan 2017

自動運転
software define computer -> software define car
まさにsoftware eats world!!!
Xavior power consumption will be 30W

Isacc
Train in VR, Deploy in real world!
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Breakout Session

AI data pipeline

data pipeline is most costy process of machine learning process
DO NOT COPY DATA!!! WASTING TIME!!! WASTING GPUS!!!
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Data Copyしまくり
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Data Copyは最低限
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3D CAD VDI

これまで3D CAD/CAE VDIって、まだまだなんだろうなーって勝手に思ってたけど。自分の思ったよりも早くテクノロジーは進歩してた。TOTO、日立建機、アイシン、日揮...etc
GPU,Storage,Network。あの手この手でレンダリングが遅延しないように工夫。150msecのnetwork latencyがあっても使っている会社はあるそうだけど、やっぱり100msecあたりが一つの大きな壁になりそう。

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