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。
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!
Breakout Session
AI data pipeline
data pipeline is most costy process of machine learning process
DO NOT COPY DATA!!! WASTING TIME!!! WASTING GPUS!!!
Data Copyしまくり
Data Copyは最低限
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。