The article discusses the importance of GPU computing in AI development, particularly for companies like imidani/株式会社チューリング, which aims to make self-driving cars in Japan. The use of GPU clusters, such as NVIDIA HGX B300, is crucial for accelerating AI development and increasing intuition to reach the goal of fully automated driving in Japan by 2030 or earlier.
賢いAIを作るうえで、GPUは最大の制約であり、同時に最大の武器でもある。 チューリングのGPU使用量は年2.5倍のペースで伸びてきたという。 半導体性能の自然な向上を待つだけでは追いつかない速度だ。
蓄積が進む走行データ、それを使いこなすAIエンジニアの増員、モデル開発手法の成熟。 この3つが同時に進むことで、計算需要は急速に膨らんでいる。 日本のスーパーコンピューター『富岳』の半精度演算がおおむね2エクサフロップスですが、我々が現在動かしている計算リソースはすでに1エクサフロップスを超えています。 富岳の50〜60パーセント程度の処理能力を自社で占有して使っている状態ですね。
そしてこの要求は毎年どんどん高まっていて、開発技術の向上に加えて走行データ自体も増え続けているので、必要なGPU量もそれに比例して増えています。 もちろん、スーパーコンピューターとGPUクラスタでは演算精度や理論値、実効性能の前提が異なるため単純比較はできない。 それでも、imidani/株式会社チューリング/の開発がすでに国家規模の計算基盤と比較される水準に近づいていることは、必要な計算量の大きさを物語っている。 この拡張余地を押し広げる存在として注目されるのが、NVIDIA HGX B300だ。
GPU単体の演算性能だけでなく、GPUメモリ容量が大きく伸びたのがポイント。 従来広く使われてきたNVIDIA H100の80GBに対し、B300は1基あたり288GBのメモリを備える
AI Development GPU Computing Automatic Driving Electric Vehicles HPC
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