GTC 2015 - NVIDIA、7TFlopsの演算性能を実現したハイエンドGPU「Titan X」を発表

さらに多数(ImagenetのLSVRCではトレーニング画像は6万枚)の画像を学習する必要があるので、膨大な計算量となる。

Huang氏は、AlexNetというニューラルネットワークを学習させる場合、この計算を16コアのXeonで行うと約43日かかるが、Titanを使うと6日、今回発表のTitan XとcuDNN(CudaのDeep Neural Network用のライブラリ)を使うと約2.5日という結果を示した。

43日かかる作業は、おいそれと始めることはできないが、1週間以下で終わるならずっとやり易く、時間比率以上に大きな意義があるとHuang氏は主張していた。

ニューラルネットワークを学習させるという作業は、研究者や開発者が行う作業で、ユーザ数は限られており、この用途でTitan Xが多数売れるとは考えられない。主要な顧客は高性能GPUを必要とするゲーマーなどと考えられるが、Deep Learningはバズワード(Buzz Word)であり、話題作りという点ではうまいアピールであった。