資料の紹介

　人工知能（AI）や深層学習（ディープラーニング）は、企業や社会にこれまでにない価値をもたらす技術として急速な進化を続けている。深層学習で高度なAIシステムを構築するためには試行錯誤の反復が重要であり、大量の学習用データを処理するうえでGPUは今や不可欠な存在となっている。

　しかし、GPUを搭載してさえいればよい、というわけではない。AIや深層学習の用途が複雑になり、学習の規模や頻度をさらに上げて高度なアルゴリズムを適用しようとすると、GPUとCPUの間の連携が問題になってくる。両者の間をPCI-e接続する一般的なx86サーバーではバンド幅が不足して十分なパフォーマンスを得られない場合があるからだ。

　本動画では、このようなニーズをふまえ、従来の最大5.6倍のバンド幅で汎用の高速CPUと最新のGPUを連携させることで「ハイブリッド・コンピューティング」を実現するサーバー機について解説する。AIや深層学習だけでなく、大規模な科学技術計算、ビッグデータの解析などにも適しているという。

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