Impress さんの記事。当該の NVidia さんのブログ記事。なかなか興味深い話。どちらの主張も嘘は無いわけだが、こういう話にはつきものの、自分の製品に有利な結果を目立つように出す、ということなのかな、とか。
結局は、NVidia Pascal 世代の最新 GPU を使えば、もっと深層学習が速くできるよ、ということ。Xeon Phi も新しい世代が近いうちに出るだろうから、イタチごっこかな。まあ、Xeon Phi はそれだけで OS を動かせる CPU なので、違うといえば違うものとも言える。GPU にも ARM の CPU が入っていたりするので、この辺りの境界はすでに曖昧になってきていそう。
AMD のように、GPU と CPU を１社でやっているのに対し、Intel CPU + NVidia GPU の強力な組み合わせで超高性能なシステムを組むのが理想と思えるので、こんなつまらない比較や指摘せずに、協力すればいいのに、とか。まぁ、NVidia さん的には、CPU はおまけで GPU がメインなのかもしれないが。
全く DeepLearning は専門外なので良くわからないが、Max の TFlops 値が近いのなら、後は、それに近い実性能を出せるハード構成とソフトウェアを如何に作れるか、がポイントになるということっぽい。学習対象とするものによっても変わってきそうだし、今後も、得意分野での性能をアピールする、というのが続きそう。
生物の脳では、こんなすごい演算が当たり前のように行われているのだろうか。なんか凄い。
