GTC 2016の基調講演に登壇したNVIDIA社CEOのJen-Hsun Huang氏
GTC 2016の基調講演に登壇したNVIDIA社CEOのJen-Hsun Huang氏
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　「ディープニューラルネットワークの学習を高速化するにはGPUを使うしかないだろう。推論の実行時にはFPGAや専用チップを使う可能性があるが、いずれも学習に使うには現状ではフレキシビリティが足りない」（東京工業大学 学術国際情報センター 教授の松岡聡氏）。

　人工知能の性能を飛躍的に高める技術として期待を集めるディープラーニング（深層学習）。その研究者のほとんどがネットワークの学習用に使っているのが米NVIDIA社のGPUだ。独走とも言える状況をさらに磐石にするために、同社は性能を引き上げた新製品を相次いで投入する。2016年4月上旬に開催した開発者会議「GPU Technology Conference（GTC）2016」の基調講演で同社CEOのJen-Hsun Huang氏が表明した。