性能向上とコスト削減を実現、デスクトップ／サーバ／クラウドで使えるGPUとは

　GPUへの期待は、従来のグラフィック演算から、いまやAI開発やデータ分析、HPC（ハイパフォーマンスコンピューティング）などへと大きく広がった。困難なコンピューティング課題に取り組むには、高性能なGPUは欠かせない存在である。このニーズの高まりに合わせて、その性能の進化も目まぐるしい。

　最新のGPUは、数千単位にスムーズに拡張できる他、GPUを7個の独立したインスタンスに分割することで、大小の多様なワークロードを高速化できるほどのイノベーションを実現している。ディープラーニングにおいても、従来のGPUに比べて約20倍、312テラFLOPSもの性能を発揮する。Caffe2やSpark、TensorFlowなど多様なディープラーニングフレームワークにも対応しており、活躍する環境を選ばない点もこのGPUの魅力である

　本資料は、この最新GPU製品の画期的な特長を紹介するドキュメントだ。独自の接続規格による最大600Gバイト／秒もの相互接続、疎性モデルに対する高速性など、そのメリットは多数に及び、デスクトップ、サーバ、クラウドサービスのあらゆる場面で性能向上とコスト削減を実現する。