NVIDIA，Maxwellベースの数値演算アクセラレータ「Tesla M40」「Tesla M4」を発表

　2015年11月10日23：00，NVIDIAは，Maxwellアーキテクチャベースのサーバーおよびデータセンター向け新型数値演算アクセラレータ「Tesla M40」と「Tesla M4」を発表した。この発表は米国ソルトレイクシティで11月6日から開催されている，スーパーコンピュータ関連学会「SC15」に合わせて行われたものだ。両製品とも，ゲーマーが直接手にするような製品ではないが，NVIDIAがディープラーニング（深層学習，機械学習とも）分野で目指すものについての興味深い話もあったので，簡単に概要をまとめてみたい。

メディア処理やディープラーニング向けのTesla M40とTesla M4

　現在のNVIDIA製GPUに使われているMaxwellアーキテクチャは，演算ユニット内に倍精度浮動小数点の演算機能を持たない。そのため，倍精度演算を必要とするハイパフォーマンスコンピューティング分野向けのTeslaシリーズには，限定的にしか利用されないといわれていた（関連記事）。
　そうはいっても，倍精度演算が重要視されない分野であれば，Maxwellアーキテクチャが有効な用途もあるわけで，NVIDIAはこうした用途にターゲットを絞って，MaxwellベースのTeslaを投入している。GPU仮想化ソリューション向けとして2015年8月に登場した，Maxwellベースの「Tesla M60」「Tesla M6」は，そのいい例だ。

　今回のTesla M40とTesla M4は，それに続く製品である。NVIDIAによると，両製品のターゲットは，「データセンターにおけるメディアやイメージ処理の高速化とディープラーニング」だそうだ。型番だけ見ると，今回の新製品はTesla M60およびTesla M6の下位モデルな雰囲気もあるが，NVIDIAとしては，単純な上位下位ではなく，用途の異なる製品だという。

Tesla M40とTesla M4が狙う市場は，ディープラーニングやイメージ処理の高速化用途である

　そんな両製品のスペックと用途を見ていこう。
　Tesla M40は，3072基のCUDAコアと384bitのメモリインタフェースを持ち，グラフィックスメモリには，容量12GBのGDDR5メモリを採用した製品だ。スペックでピンと来た人もいるだろうが，これは，「GM200」コアベースの「GeForce GTX TITAN X」（以下，GTX TITAN X）と同じである。
　NVIDIAによると，Tesla M40はディープラーニングを主な用途に想定した製品とのことだ。

Tesla M40の概要。GTX TITAN Xと同じ仕様の数値演算アクセラレータで，ディープラーニングのフレームワークである「CaffeNet」では，IntelのCPU「Xeon E5-2697 v2」だけによる処理と比べて，処理時間を8分の1に短縮できるという

　一方のTesla M4は，CUDAコア数が1024基で，メモリインタフェース128bitのGDDR5メモリを4GB搭載するアクセラレータである。デスクトップPC用GPUでいうなら，「GeForce GTX 960」相当というところか。NVIDIAは，データセンターにおけるメディア処理の高速化がおもなターゲットで，消費電力あたりの性能が高い製品であるとアピールしている。

Tesla M4の概要。データセンターにおけるメディア処理の高速化やディープラーニングに適した，電力効率の高い製品とのことである

　2製品の発表に合わせてNVIDIAは，データセンターおよびサーバー向けのソフトウェア開発キット「Hyperscale Suite」のリリースも発表した。これにより，ソフトウェア開発者は，サーバー側でのメディア処理アプリケーションなどで，GPUアクセラレーションを利用できるようになる。
　さらに，Hyperscale Suiteを使って開発されたソフトウェアは，オープンソースのクラスタマネージャ「Apache Mesos」を使うことで，スケーラブルな拡張が可能になるという。

　また，さまざまなOSで使われているオープンソースのメディア変換ツール「FFmpeg」でGPUアクセラレーションを利用するためのプラグインがサポートされる点も興味深い。
　FFmpegプロジェクトの一環として開発されているコーデックライブラリ「Libavcodec」や，メディアコンテナライブラリ「Libavformat」は，Windowsでもフリーのコーデックとして広く利用されていたりする。そうしたコーデックやツールでGPUアクセラレーションが利用できるようになると，一般のPCユーザーに恩恵をもたらすかもしれない。

Hyperscale Suiteを使うとサーバー側ソフトウェアでGPUアクセラレーションを利用しやすくなる。FFmpegでGPUを使用するプラグインが提供されている点は，PCユーザーにも恩恵があるかも

　そのほかもNVIDIAは，SC15に合わせて，ハイパフォーマンスコンピューティング分野における同社製GPUの新たな応用事例やデモを公開する予定とのこと。興味がある人は，NVIDIA公式Blogをチェックしてみよう。

NVIDIA Tesla公式Webページ（英語）

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