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ドワンゴ、ディープラーニング専用GPUサーバー「紅莉栖(くりす)」を構築
http://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/20150917_721741.html
2015-09-18 02:26:55
＞CPUにXeon E5-2623 v3(3GHz)を2基、GPUにGeForce GTX TITAN Xを4枚、メモリを128GB(2台は1TB)、ストレージにOS起動用128GB SSD 1台とその他用に480GB SSDを2台というハイエンドな高性能なサーバー100台で構成。
＞名前は、「STEINS;GATE」のヒロインである牧瀬紅莉栖と、ニコニコ23.5時間テレビに出たメスのミジンコ「クリスティーナ」の両方にちなんで付けられた。
・特殊な計算にGPUってのは未だ有効なのか。これで独自将棋ソフトを作って欲しい。新手が見たい
・シュタゲにちなむならAmadeusの方がふさわしかったかもしれない
・#1 ゲーム用途と科学技術系HPC用途では要求される計算精度が違うからゲーム用途としての性能に注力してチップの設計をするとHPCで性能がでない、HPC用途としての性能に注力するとゲームで性能がでないとジレンマを抱えてたからnVidiaも最近はディープラーニングでの用途を推してる
・性能がどのくらいでないか数値で言えば、GeForce GTX TITAN Xはゲーム用途で必要とされる単精度ではピーク性能が7TFLOPSを誇るが、HPC用途で要求される倍精度になるとピーク性能が0.2TFLOPSと35分の1となり、とたんに性能がでないは電力効率が悪くなるはでダメダメになる。HPC用途では思ったよりも売れてなかったのでnVidiaとしてはディープラーニングブームは渡りに舟だね
・ディープラーニングで要求されるのは半精度と単精度がほとんどなので要求にほぼマッチしている。なのでnVidiaは次の世代のPascalでは単精度演算の性能向上を押し進めつつ、単精度の演算器にSIMD機能を付加して半精度を2個処理できるようにする予定らしい
・業務用のＧＰＵ（エラー補正有り）じゃなくてTITANなのが違和感あるな。TITANの方が安いからだろうか？
・#1 マイニングする場合でもCPUではなく高性能GPUでした方が効率が良い。
・もうCISCの時代は終わりじゃね？とか言う知障ばかりかと思ったら意外だな。
・精度よりも、非同期でぶん回せる、高度に並列化できる分野に限定されるので、そっちならFPGAの方がいいじゃんてことになるだろ。
・どんなコードでも自動的に数千数万の並列化が出来れば夢が広がるが、関数型言語程度じゃ無理だわ。
・紅莉栖を無償で貸し出しか……ごくり
・クリスティーナにしときゃいいのに
・ザ・ゾンビで
・タイムトラベルしそうなマシンだな
・松村
・FPGAでのディープラーニング、調べてみたらMicrosoftはさすがだけどhttp://www.theplatform.net/2015/08/27/microsoft-extends-fpga-reach-from-bing-to-deep-learning/ Baiduもgpgpuを見切ったのかな、目ざとい http://techon.nikkeibp.co.jp/article/NEWS/20140924/378565/ 日本は先進分野では凄い勢いで後進国になってるなあ