NVIDIAのGTC Japan 2016へ行ってきた

      2016/10/09

01 Leica M Monochrom (typ246) + Summilux-M 35mm F1.4 ASPH. FLE

ヒルトン東京お台場で開催された、NVIDIAのGTC Japan 2016へ行ってきました。

チョット前まではNVIDIAとATIが張り合ってて、私はNVIDIAのグラボを好んで使っていました。
ATIがAMDに買収され、もはやATIのGPUは死に体、NVIDIAの1強状態となってしまいました。
この状況、あまり好みな感じでは無いのですが、長いものには巻かれたほうが楽ではあるので、今のところはNVIDIAのやり方に着いていこうと思っています。

Xeon Phiみたいなメニーコアプロセッサも良いのですが、家で自己研鑽しようとする時にXeon Phi買うの・・・?みたいな躊躇いも出ますし、最近のパソコンならもれなく付いてるGPUで並列計算する、というのは普及しやすそうに感じます。
CUDAの導入も楽ですしねぇ・・・。

 

02 iPhone 6plus

まずはNVIDIAの共同創業者兼CEOであるジェンスンファン氏の基調講演を聞きました。
プレス席の真後ろにあるリザーブ席最前列にて聴講できました。
何故かといいますと・・・。

 

03iPhone 6plus

同時にDeep Learningのハンズオントレーニングがありまして、それを受講すると先着ですがリザーブ席に座れるという特典があったのでした。
ただまあ・・・、肝心のハンズオントレーニングはグダグダでしたね・・・。
持ち込みのノートPCを無線LANで接続しクラウド経由で計算を流す、という方式だったんですが、その用意された回線が酷すぎて全く接続されない。
有償のセミナーにも関わらず、テキストも用意されていないので、回線トラブルでチュートリアルを置き去りにされたら挽回不能。
ブチきれてる人多数。そりゃそうだわなと。
もし自腹で参加してたら私もこんな受講証明書なんて要らないから返金してくれ、って泣きついたと思います(´д`;)

カンファレンスそのものの運営やスタッフの質もですが、ダッソーシステムズシーメンスなどのクオリティを知っていると、お粗末と言わざるを得ない感じはしました・・・。
まあ、上記は恐ろしくクローズドな世界なので、来る人間もメチャクチャ限定されてますし、当たり前っちゃ当たり前なんですが・・・

今回のカンファレンスは、企業の人や大学教員・学生だけでなく、ギークな方々も多数来てまして、非常にオープンなものだったので、それ+参加者数を考えると纏まってたのかな・・・と。
ただ、御飯を販売する場所や食べる場所などが一切提供されないのはキッツイです(´ω`;)
無償配布されてたミスド1個食べた以外は夜まで何も喰わずでしたw

 

04Leica M Monochrom (typ246) + Summilux-M 35mm F1.4 ASPH. FLE

話が逸れましたが、講演が始まります・・・。

 

05Leica M Monochrom (typ246) + Summilux-M 35mm F1.4 ASPH. FLE

さすがGPUメーカーなだけあってビジュアルの演出は凄いっすね。

 

06Leica M Monochrom (typ246) + Summilux-M 35mm F1.4 ASPH. FLE

ジェンスンファン氏キターー!!
まずはGTX TitanとかTesla P100などのフラッグシップGPUと近年の機械学習・ニューラルネットワーク関連の紹介が。

 

07Leica M Monochrom (typ246) + APO-Telyt-M 135mm F3.4

かなり派手なプレゼンになることは容易に予想できたのでM9+アポテリ135で撮りたかったんですけど、高感度耐性的にM9じゃ手ブレして無理、と判断しMM246で撮りました。
実際、ISO1600〜6400で撮ってたのでMM246にしといて正解でした(´ω`)

 

08Leica M Monochrom (typ246) + APO-Telyt-M 135mm F3.4

この手の巨大なプレス発表でのプレゼンテーションは圧倒的ですね・・・。
顔として舞台に立つ人のカリスマ性が試される場所なんだなあ・・・と。

 

09Leica M Monochrom (typ246) + Summilux-M 35mm F1.4 ASPH. FLE

会場内をカメラで撮影したものをリアルタイムで画像処理してる所です。
私がMM246にlux35のシルバーを付けてカメラを持ち上げてLV撮影してるのがスクリーン真ん中ちょっと上に写ってますw

 

10Leica M Monochrom (typ246) + Summilux-M 35mm F1.4 ASPH. FLE

超強いRaspberry PiとなりそうなJETSONさんの紹介が。
GPU搭載のミンティアサイズのワークステーションです(NVIDIAはスパコンと言ってますが)。

 

11Leica M Monochrom (typ246) + APO-Telyt-M 135mm F3.4

スパコンなりクラスターなりで学習させたAIをJETSONに載せて、機械に組み込んで脳みそとして使うという・・・。
夢が広がりんぐなモノです。

 

12Leica M Monochrom (typ246) + APO-Telyt-M 135mm F3.4

ファナックがNVIDIAとAI搭載に関する提携を組むということでFANUCの偉い方が舞台に登場。

 

13Leica M Monochrom (typ246) + Summilux-M 35mm F1.4 ASPH. FLE

ロボットのAIをGPGPUで強化学習していくという、時流に則ったやり方を推進できる会社は素晴らしいですね・・・。

ちなみに、強化学習的なモノの概念が分かりやすい動画があります。
まあ、遺伝的アルゴリズム(GA)は強化学習ではないんですが・・・(前者は近似解の探索、後者は報酬の最大化)
AIが強くなってく、というのがどういうことかが、ファミコン版のスーパーマリオブラザーズを使って分かりやすく説明されてます(´ω`)

 

14Leica M Monochrom (typ246) + Summilux-M 35mm F1.4 ASPH. FLE

詳しい内容はImpressさんのPC Watchの記事にもなっていますので、ご興味あるかたはそちらもどうぞ(´ω`)

 

15Leica M Monochrom (typ246) + Summilux-M 35mm F1.4 ASPH. FLE

んでまあ、当然自動車の話が最後の方に来るんですが・・・。

 

16iPhone 6plus

NVIDIAは中国のBaidu(バイドゥ・百度)およびオランダのTOMTOM(トムトム)と自動運転プラットフォームで提携するそうで・・・。
BaiduのAIで走る自動運転車なんて乗りたいと思う人、居ないと思うんですが・・・。
tomtomはまだウェアラブルデバイス関連で多少の認知度あるものの、ブランドイメージとしてはどうなのか・・・。

 

17iPhone 6plus

んでもまあ、鼻血出るかと思うくらい凄いっすね・・・。
動いてるのを見てみたい方は、youtubeで「NVIDIA GTC 2016」とかで検索すると色々出てきますよ。

 

18Leica M Monochrom (typ246) + Summilux-M 35mm F1.4 ASPH. FLE

午後からは各会場で細かい分野ごとのセッションが。
最初は機械学習関連の話が多いのですが、夕方くらいからは他の分野のGPGPUの話が・・・。
多孔質体の界面の乱流構造を格子ボルツマン法で解いたとかいうセッションがあって、メッチャ聞きたかったんですが、夕方からの別の仕事に間に合わないのでお台場から去る事に・・・。

 

19Leica M Monochrom (typ246) + Summilux-M 35mm F1.4 ASPH. FLE

行きは目にも入らなかったけど帰りには存在に気がついたフジテレビ社屋、さらば!w

 

20Leica M Monochrom (typ246) + Summilux-M 35mm F1.4 ASPH. FLE

ゆりかもめって初めて乗ったかも。

 

21Leica M Monochrom (typ246) + Summilux-M 35mm F1.4 ASPH. FLE

これが、封鎖できないレインボーブリッジさんですかね・・・?

 

22Leica M Monochrom (typ246) + Summilux-M 35mm F1.4 ASPH. FLE

なんだかんだでホテルのチェックインは24時ギリギリくらいになりました。
風呂入ってベッドに座ったらそのまま気絶、メガネかけたまま朝を向かえました(´д`;)

ヘロヘロっすけど・・・・こうやってブログ書けてるので今は元気ですw

超並列計算、楽しいっすねぇ〜。
これ以上クロックが上がる見込みも少ないですし、並列化が効くジャンルはどんどん並列していけば良いと思います(`・ω・´)

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