［CES 2016］NVIDIA，次世代GPU「Pascal」搭載カードを初披露。GDDR5＋採用か

いつもの皮ジャケットで登場したJen-Hsun Huang氏（President and CEO, NVIDIA）

　北米時間2016年1月4日，NVIDIAは米国ラスベガスで，同社主催のイベントを開催した。そのテーマは「ディープラーニングと自動運転」で，ゲームのゲの字も出てはこなかったが，その場で，NVIDIAの総帥であるJen-Hsun Huang（ジェンスン・フアン）氏が，次世代GPU「Pascal」のカードモジュールを搭載する車載用コンピューティングシステム「Drive PX 2」を披露したので，ここでは，そのあたりをまとめてみよう。

Drive PX 2。液冷クーラーとセットで自動車メーカーへ提供されることになるようだ

公開されたPascalはStacked Memory非採用か

　Huang氏が「MacBook Pro 150台分の処理能力を持つ」というDrive PX 2は，MXM（Mobile pci eXpress Module）と思われるカードモジュールに乗ったPascalを2基と，次世代Tegraを2基搭載するコンピュータだ。Huang氏は2014年にも「Pascal搭載モジュール」的なものを披露しているが（関連記事），あれは動作しないモックアップだったとされているので，今回のDrive PX 2が「Pascalの動作する実機，初披露」ということになるだろう。


　なおHuang氏は，Pascalが16nm FinFETプロセス技術を用いて製造すると繰り返し強調していたので，製造を担うファウンドリは，従来どおりの台湾TSMC（Taiwan Semiconductor Manufacturing Company）と見てまず間違いない。

　さて，公開されたDrive PX 2で興味深いのは，Pascalと組み合わせられるメモリチップが，Pascal世代における搭載が予告済みのStacked Memory（積層メモリ）ではないように見える点だ。GPUのパッケージを囲むように8枚のメモリチップが並んだ外観はお馴染みのものなので，少なくともDrive PX 2で採用されるPascalは，GDDR5もしくはその後継となるGDDR5＋をグラフィックスメモリとして組み合わせている可能性が高そうだ。

Jen-Hsun Huang氏が掲げてみせたDrive PX 2システムの基板から，Pascal×2が載ったほうの面。Pascalと組み合わせられるメモリチップが，どう見ても積層メモリではない点に注目してほしい

　また，Huang氏が示したスライドで，第2世代Maxwellアーキテクチャベースの「GeForce GTX TITAN X」とDrive PX 2を比較すると，単精度浮動小数点演算性能は前者が7TFLOPSなのに対して後者は8TFLOPSと，劇的には高速化していない点も気になった。
　Pascalは，倍精度浮動小数点演算プロセッサを統合する「PK100」（開発コードネーム）と，統合しない「PK104」（開発コードネーム）以降の2種類が用意されているが，GDDR系メモリチップが組み合わせてある今回のPascalは，PK104系ということなのかもしれない。

Drive PX 2とGeForce GTX TITAN Xの比較

　ちなみにHuang氏は，Drive PX 2の性能指標として，ディープラーニング処理の演算性能を示す「DL TOPS」を示しているが，これだとデュアルPascalはGeForce GTX TITAN Xの3倍以上というスコアになっている。それをどのように実現するのかといった話は，今後，正式発表までの間に，明らかになっていくものと思われる。

　なお，上のスライドに「8コアCortex-A57＋4コアDenver」とあることから，次世代Tegraは「Cortex-A57」を4基と「Denver」を2基統合したヘキサコア構成になっていることが推測できる。
　NVIDIAが独自に開発した64bit版ARMコアであるDenverは，すでに64bit版Tegra K1という採用例があるわけだが，Tegra K1はDenverコアを2基のみ統合したプロセッサなので，Driver PX 2が搭載する次世代Tegraは，より大規模なプロセッサになるわけだ。

Jen-Hsun Huang氏が掲げてみせたDrive PX 2システムの基板から，2基の次世代Tegraが載ったほう。次世代Tegraについて，Huang氏はほとんど何も語らなかった

　ただ，Cortex-A57とDenverを組み合わせたヘキサコア構成というのは，奇妙といえば奇妙である。高性能コア4基と高性能コア2基の組み合わせは，あまり類例がない。
　TegraシリーズでNVIDIAはかつて，同じARMコアながら，4基は性能重視のプロセス技術を用いて製造したもの，1基は省電力性重視のプロセス技術を用いて製造したものを採用する「4-PLUS-1」という仕様を訴求したことがある。なので，その方向なのかもしれないが，Huang氏は今回，このTegraについて何も語っていないので，こちらも詳細は今後の発表待ちということになるだろう。

車載システムと自動運転に社運を賭けるNVIDIA

　前述のとおり，Huang氏による講演は，ディープラーニングと自動運転の話題に終始した。CESのイベントというと，Huang氏はゲームやビジュアルコンピューティング，ハイパフォーマンスコンピューティングといった具合に，NVIDIAがその年取り組んでいく分野を広く語っていくのが通例で，今回のようにテーマを1点に絞り込むのは非常に珍しい。それだけ，NVIDIAがディープラーニングと自動運転に本気で取り組んでいるということだろう。

　もっとも，Huang氏が本件に関して発したメッセージはとても明快だ。「自動運転を実現するにあたって，周囲を認識し，学習を行うディープラーニングは極めて重要な技術である。そして，GPUが現状ではディープラーニングを実装するのに最も適したプロセッサだ。したがって，NVIDIAのGPUを利用すれば，1つのコード，1つのアーキテクチャで自動運転システムを開発し，実現できる」というものである。

Huang氏が示した，自動運転の基本的な処理のループ。センサーやカメラで車の周囲を捉え（Sense）て周囲を認識（Perceive）し，地図を参照し（Map），車の状態に置き換えて（Localize）次の進路を決定する（Plan）。ただ「自動運転を実現するのは極めて難しい」（Huang氏）とのこと

　それを実現するために，NVIDIAは現在，GPUによるディープラーニングを用いた自動車向けの学習・認識を実現するためのソフトウェア「Drive Net」を開発中だという。Drive Netを利用すれば，GPU搭載の開発機を用いて学習を行い，学習結果をDrive PX 2に実装するといったことが可能になるとのことである。
　ちなみに，開発機に搭載したGPUはGeForce GTX TITAN Xを搭載し，最大50fpsというフレームレートで画像を処理したとHuang氏は語っていた。

NVIDIAのハードウェアとソフトウェアを用いることで，自動運転向けディープラーニングの「End-to-End」，つまり最初から最後までのシステム「Drive PX」を提供できることを，Huang氏は強調していた

Drive Netによる学習の成果を示したスライド。Huang氏によると，現在の自動運転における物体認識率のベストスコアは90％だというが，Drive Netは，それに迫るスコアを，わずか5か月の学習で叩き出したそうだ

長年のパートナーに加え，Volvoと新たに提携したこともHuang氏は明らかにしている

　こうした成果を基に，NVIDIAはAudiやBMWをはじめとする自動車メーカー各社とDrive PXシステムの開発を進めているという。つまり，Huang氏はディープラーニングと自動運転の分野がNVIDIAにとってビッグビジネスになると確信しており，実際にその成果が出始めているというわけだ。だからこそ，イベントのテーマはピンポイントなものになったのだろう。

実走行時のデータを基に，開発機上で動作させたというDrive Netデモ。実走行の車速，舵角，GPS座標データは，前後左右をカバーする6基のカメラと4基のレーダー，そしてCAN（Controller Area Network）で取得している。自動車の周囲を把握しながらリアルタイムに進路を決定していく様子が分かる

　ゲーマーとしてはゲームやグラフィックスの話題が出ないのが少々寂しい感じもするが，確かに自動運転がGPUの大きな応用分野になる可能性は大きい。次世代GPUであるPascalが，Drive PX 2という車載コンピュータとともにお披露目されたことも，それを象徴するものと言える。
　ゲーマーとしても，自動運転やディープラーニングといった分野を少し気にかけておくと，GPUの今後の動きが見えやすくなるかもしれない。

NVIDIAのDrive PX製品情報ページ

※お詫びと訂正　初出時，「64bit版Tegra K1」とすべきところを「Tegra X1」と記載していました。お詫びして訂正します。