NVIDIA「GPU Technology Conference 2018」
【GTC 2018】NVIDIA ジェンスン・フアン CEO、自動運転技術やUberによる自動運転死亡事故についての質疑応答
事故については、原因究明の重要性を語る
2018年4月4日 06:00
- 2018年3月26日～29日（現地時間）開催
- San Jose McEnery Convention Center
自動運転やAI（人工知能）向けの半導体＆ソリューションメーカーであるNVIDIAは、3月26日～29日（現地時間、以下同）の4日間にわたり、米国 カリフォルニア州サンノゼ市の「San Jose McEnery Convention Center」においてNVIDIA製品に関する技術カンファレンス「GPU Technology Conference 2018」（以下、GTC 2018）を開催した。
NVIDIA CEOのジェンスン・フアン氏の基調講演は会期2日目の3月27日に行なわれ、この中でフアン氏は2P（ペタ）FLOPSの性能を持つAI/ディープラーニング用スパコンとなる「DGX-2」を発表（別記事「NVIDIA、2P（ペタ）FLOPSの性能持つスパコン『DGX-2』発表。最大16基のTesla V100 32GB版を搭載。半年で性能を10倍に」参照）したほか、NVIDIAの自動車向け半導体ロードマップを更新し、DRIVE Pegasusの後継として開発コードネーム「Orin」（オーリン）を投入する計画（別記事「NVIDIA、自動運転用の新AIコンピュータ『Orin』を予告。DRIVE PX 2→DRIVE Xavier→DRIVE Pegasusの先にある未来」参照）であることなどを明らかにした。
基調講演の終了後と翌日に、フアン氏が参加する質疑応答が行なわれた。その中ではGTC 2018が開幕する前の週に、米国アリゾナ州で発生したUberによる自動運転の実証実験中に発生した死亡事故の影響に関連する質問が数多く出た。
それに対してフアン氏は「Uberの事故に関してはその原因をよく調べ、今後それを自動運転の技術にフィードバックしていく必要がある。今この瞬間も交通事故は発生しており、それを防ぐための技術として自動運転を研究していくことは必要だ」と述べ、業界はUberの事故の原因を究明していき、それを未来のシステムにフィードバックすることでさらに安全なシステムを目指すべきだと指摘した。
Uberの事故は調査を待って、それを次世代の技術へフィードバック。目指すのは多くの命を救える自動運転技術
――Uberの事故は、自動運転技術の認知に影響すると考えているか？
フアン氏：Uberの事故に関して、我々も何が起きたのかメディアの報道以上のことは知らないということは申し上げておきたい。ただ1つだけ分かっていることは、Uberの自動運転には「NVIDIA DRIVE」は利用されていないことで、彼ら自身のセンシング技術を使っているということだけだ。現在調査が進んでおり、業界全体がその結果が出るのを待っているし、その結果を今後の技術開発に反映していかなければならない。
我々は自動運転の技術が多くの命を救う技術だと確信している。今こうしている間にも、道路では多くの事故が発生している。自動運転が導入されれば、その多くを防ぐことができる可能性がある。自動運転に投資していくことは、結果として自動車を安全にしていくことになると信じている。
――自動運転のシステムそのものに問題はないのか？
フアン氏：我々と一緒に自動運転の技術を開発している組織は370もある。みなそれぞれのやり方で実装しており、“ドライバーレスカー”を目指しているところもあれば、ADAS（先進運転支援システム）のような機能を開発しているところもある。
我々がそうした自動運転を開発している企業や組織に提供しているのは、オープンなコンピュータプラットフォームだ。半導体、ソフトウェア、シミュレーション環境を組み合わせてオープンなプラットフォームとして提供しており、提供先がソフトウェアを開発して独自の機能を実装していっている。ある組織は完全な自動運転の実現を目指しているし、逆にステップバイステップでやっているところもある。
そして開発された技術は完全にテストされる必要がある。メーカーによってはそれに先行しているところもあり、そうではないところもある。もちろん、メーカーも安全性には最大限に配慮してテストをしていると思うが、それでも事故は発生してしまった。今の段階では何が起きたのかをわれわれも知らないのでコメントはできないが、それが何だったのか理解する必要があると考えている。
――今回、新アーキテクチャのチップではなく、NVSwitch 12個を利用して性能を倍にするというアプローチを取った。もう少しスマートなアプローチの方がよかったのではないか？
フアン氏：はっきりしていることは、NVSwitchそのものを欲しがっているユーザーは誰もいないと言うことだ。それが数十個であろうが、数千個であろうが、ユーザーにとってはどうでもいいことだ。彼ら、例えばAI研究者が必要としているより大きなGPU、「DGX-2」のようなソリューションが必要だということだ。イーサネットやInfiniBandでスケールアウトすることは可能だが、その場合はプログラミングモデルが変わってしまう。しかし、NVSwitchで実現すれば、プログラマーからは大きな1つのGPUとして扱うことができ、プログラミングモデルは変わらない。AI研究者はこれが欲しいと思っているはずだ。
――今回のUberの事故を受けて、自動運転の開発にブレーキがかかると思うか？
フアン氏：もちろん我々も、安全には何よりも注意を払っている。Uberの問題に関しては関係機関が現在調査を続けており、その調査結果から業界全体が学ばなければならない。今後しばらくは企業のキャンパス内、あるいは基調講演で説明したようなシミュレータの中で実証実験が行なわれていくことになる。このため、NVIDIA DRIVEを利用して自動運転技術を開発しているパートナーはスローダウンしないと思う。
AIを巡る市場の競争は今後さらに激化。NVIDIAもDLAのオープン化などの新しい戦略を打ち出す
――これまでNVIDIAは会社の姿を非常に速く変えてきた。そうしたことが可能なのはなぜか？ また、リスクはなかったのか？
フアン氏：過去10年間に2回大きな変化をしている。最初にPCのグラフィックス企業からGPUコンピューティングの会社になり、そして今ではAIの企業となっている。また、以前は半導体チップだけを提供する企業だったが、今はソフトウェアも含めたプラットフォームとして、PCゲーミング、HPC、プロフェッショナルグラフィックス、自動車のソリューションを提供する企業となっている。マーケットも大きく変わっており、例えばHPCの市場は340億ドルの市場規模があるとされており、どの市場も非常に有望な市場になっている。
リスクは何かと言われれば、新しい市場に出ていって市場がないこと、これがリスクだ。例えば、未来の自動車が自動運転にならない、これがリスクと言える。例えば、PCでゲームをやらないということはかつてはリスクだったが、今はそうではなかったことが分かっている。どんな市場にもリスクはあり、最初は小さい市場だ。だからこそチャンスがあったのだ。
――AIでは、例えばFPGAが選択肢として浮上するなどライバルが増えているが？
フアン氏：そうは思わない、FPGAは正しい答えではないと思う。シンプルに言えば、汎用チップを作ればそれをみんなに売ることができるからだ。確かにFPGAはプロトタイプを作る時には優れている。しかし、汎用チップを作ればそれを自分で使うだけでなく、みんなが使うことができるのだ。
我々は、これからの自動車はソフトウェアが定義すると考えている。そのため、自動車メーカーが作る優れたソフトウェアと、われわれの「Xavier」のようなISO26262 ASIL-Dクラスの機能安全を実現した汎用チップが重要になる。
――7nmのプロセスルールに対してのNVIDIAの姿勢は？
フアン氏：我々にとって、引き続きムーアの法則が続いていくことは重要だ。というのも、シリアルコンピューティング（筆者注：例えばCPUなど）ではトランジスタ数が増えても性能はあまり上がらない。しかし、GPUなどのパラレルコンピューティングではトランジスタが増えれば増えるほど性能を上げることができるからだ。
――データセンターでのGPUの利用について、GPUのEULAを変更したことに不満の声が出ているが？
フアン氏：NVIDIA製品を買ってくださる方は、全員弊社のお客様でありトモダチだ。しかし、データセンターで利用するにはテストも必要でそれなりのコストがかかる。GeForceはあくまでゲーミング用であり、それに対してサポートを提供することはできない。それぞれの製品にユースケースとEULAがある。それが我々の姿勢だ。
――DLAに関してもう少し詳しく教えてほしい。
フアン氏：我々はDLAをASICとしてXavierに搭載した。現在、この業界ではDLAやTPUなどいろいろな呼び方はあるが、アクセラレータを搭載することがトレンドになっている。我々はそれを機能の重複化に利用して機能安全を実現することになど利用している（筆者注：XavierではGPUでもDLAでも推論できるようになっており、どちらか一方に問題が起きてももう1つで機能をカバーできるという意味）。
このDLAはスケーラブルに設計されており、Xavierのようなスーパーチップにも、それこそIoTのような超低消費電力のチップにも使えるようになっている。我々はこれをオープンソースにしており、Armがそれを彼らのIPフレームワークの中で提供する。そして、われわれが提供する推論ソフトウェアの開発環境である「TensorRT」を利用してプログラムを構築することが可能だ。
――AIの競争は激しくなっている。今後もNVIDIAは勝ち続けられるか？
フアン氏：AIはソフトウェアの未来であり、どの産業もそこから大きな利益を得ると思う。将来の市場は非常に大きく、1つの企業だけでそれをカバーすることは不可能だろう。それを理解しているからこそ、NVIDIAもDLAをオープンソース化しており、今後エコシステムが構築されていくことをサポートしているのだ。