NVIDIA 社と総括サポート契約を締結 ディープ・ラーニング・スーパーコ

公益財団法人 財務会計基準機構会員
平成 28 年 11 月 21 日
各
位
会 社 名 日本サード・パーティ株式会社
代表者名 代 表 取 締 役 社 長
( JASDAQ・ コ ー ド
森
豊
2488)
問合せ先 取 締 役 管 理 本 部 長
伊達 仁
( 電 話
03-6408-2488)
日本サード・パーティ、NVIDIA 社と総括サポート契約を締結
ディープ・ラーニング・スーパーコンピュータ「NVIDIA DGX-1」の保守サポートを開始
日本サード・パーティ株式会社(本社:東京都品川区、代表者取締役社長:森 豊、略称:JTP)は、2016
年 11 月1日に、NVIDIA 社(日本法人名:エヌビディア合同会社、本社:東京都港区、日本代表 兼 米国
本社副社長:大崎 真孝)との総括サポート契約を締結し、業界で注目のディープ・ラーニング・スーパ
ーコンピュータシステム「NVIDIA DGX-1」の保守サポートを開始したと発表しました。
NVIDIA 社は、GPU(グラフィックスプロセッサ)分野の世界的なリーディングカンパニーです。NVIDIA
社の GPU は、映像やゲームの世界のみならず、CT スキャナなどの医療機器、CG を使用した科学研究での
シミュレーションなど、高度なグラフィック技術が必要となる多様な場面で活用されています。また、人
工知能(AI)分野でも活用されており、その利用分野は広範囲に及び世界的な成長製品群と注目されてい
ます。今回 JTP がサポートで取り組む NVIDIA DGX-1 は、世界初のディープ・ラーニング(※1)活用のた
めの専用スーパーコンピュータとして、2016 年 4 月に発表されました。ハードウェア・ソフトウェア統
合型で、x86 サーバーと比較し、処理の回数は 56 倍、学習速度は CPU の 75 倍の速度を誇り、今後のディ
ープ・ラーニング分野の発展に寄与する最新鋭のコンピュータシステムです。(※2)。
今回、JTP は NVIDIA 社と総括的なサポート契約を締結し、保守サポートサービスとしてヘルプデスク・
サービスを開始します。また、両社のコラボレーションによりインテグレーション・サービス、ソリュー
ション・サポートなど、サポートの範囲を拡大してまいります。
JTP は今年度より、新規事業の柱の一つとして「ロボティクス・AI」を掲げています。今後さらなる需要
が高まる注目のディープ・ラーニング分野においても、この分野で先行する NVIDIA 社とのパートナー関
係を推進し、サービスの強化に取り組んでまいります。
NVIDIA 社について
NVIDIA 社は AI コンピューティングカンパニーです。NVIDIA 社が 1999 年に開発した GPU が、PC ゲーム市
場の成長に拍車をかけ、現代のコンピューターグラフィックスを再定義し、並列コンピューティングを
一変させました。最近では、世界を認知して理解できるコンピュータ、ロボット、自動運転車の脳の役割
を GPU が果たすまでになり、GPU ディープ・ラーニングが最新の AI、つまりコンピューティングの新時
代の火付け役となりました。
NVIDIA 社について、詳しくはこちらをご覧ください。
http://www.nvidia.co.jp/page/home.html
また本契約締結にあたり、日本代表 兼 米国本社副社長である大崎 真孝様からは、次のようなコメント
を頂いております。
「半世紀以上にわたりコンピュータ科学者の夢であった人工知能(AI)は、
もはや SF ではなくなりました。
数年後、AI はあらゆる業界に変革をもたらすことでしょう。その原動力になっているのは GPU ディープ・
ラーニングです。NVIDIA DGX-1 は NVIDIA の持つ最新の GPU ディープラーニングテクノロジーを注ぎ込ん
で開発した AI スーパーコンピュータです。この度の日本サード・パーティ様との総括サポート契約によ
り、NVIDIA DGX-1 が日本中のお客様に行き渡り、日本の活性化に貢献できると確信しています。」
※1 ディープ・ラーニングについて
ディープ・ラーニング(深層学習)は、機械学習(マシン・ラーニング)によりニューラルネットワーク
と呼ばれる情報網を何層にも構築することで、高精度な画像処理や予測を可能にする技術です。膨大な
画像や映像を学習させることにより、実現することができるディープ・ラーニングの活用には、高度なハ
ードウェア・ソフトウェアの処理能力が必要となります。
※2 NVIDIA DGX-1 について
CPU (Intel Xeon E-2697 v3) と比較した際に、処理速度は CPU の 3 TFLOPS に対し、NVIDIA DGX-1 は 170
TFLOPS。また、学習速度は、CPU 150 時間(6.25 時間)に対し、2 時間となっています。
FLOPS は 1 秒間に実行できる浮動小数点数演算の回数を表す単位で、
TFLOPS はテラ FLOPS を意味します。
(画像:NVIDIA DGX-1 ページより)
NVIDIA DGX-1 について、詳しくはこちらをご覧ください。
http://www.nvidia.co.jp/object/deep-learning-system-jp.html
本リリースに関するお問い合わせ先
日本サード・パーティ株式会社 マーケティング室
TEL:03-6408-2488 FAX:03-6859-4797
E-mail:[email protected]
以上