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MathWorks が NVIDIA GPU Cloud (NGC) および DGX システムのサポートを追加

NGC の MATLAB コンテナーによりディープラーニングを加速します

Natick, Massachusetts, United States - (2018年10月23日)

MathWorks は本日、NVIDIA GPU Cloud (NGC) コンテナー レジストリによる、DGX システムとその他のサポートされる NGC プラットフォーム向けの新しい GPU 高速化コンテナーが利用できるようになったことを発表しました。研究者と開発者は、MATLAB のディープラーニング ワークフローを使用する際に、NVIDIA DGX システムまたはサポートされているクラウドサービス プロバイダーのシステムで複数の GPU を活用できるようになり,PC やワークステーションから NVIDIA GPU を選択できるようになります。

AI ソリューションを開発する研究者や開発者は、学習時間を最小限に抑えるため、クラウドおよび HPC リソースにアクセスする必要があります。GPU で高速化された NGC の MATLAB コンテナーを使用すると、ディープラーニング ネットワークの学習を大幅にスピードアップできるだけでなく、MATLAB のアプリやツールを使用してディープラーニング ネットワークを作成、変更、視覚化、解析することができます。

NVIDIA のアクセラレーテッド コンピューティング担当ディレクター、Paresh Kharya 氏は次のように述べています。「NGC は、NVIDIA GPU 高速化システムとクラウド サービス向けに、完全に統合され最適化されたソフトウェアへの簡単なアクセスを提供します。新しい MATLAB コンテナーは、サポートされているすべての NGC プラットフォームに簡単にインストールでき、画期的なパフォーマンスを提供するため、開発者は革新的な AI ソリューションの開発に集中できます。」

また、MathWorks の MATLAB マーケティング ディレクター、David Rich は次のように述べています。「AI プロジェクトを成功させるためには、ディープラーニングを加速することが重要ですが、クラウドや HPC リソースに移行するプロセスは複雑で時間がかかることがあります。あらかじめ設定済みのコンテナーにより、ソフトウェアのインストールと統合時間がなくなり、新しいコンピューティング環境での MATLAB へのアクセス性が向上します。NGC ユーザー コミュニティは、研究からプロトタイプ、生産まで、MATLAB と統合されたディープラーニング ワークフローにアクセスできるようになります。

MATLAB によるディープラーニングに関するさらに詳しい情報は、mathworks.com/solutions/deep-learning.html をご覧ください。

MATLAB コンテナーは ngc.nvidia.com からダウンロードできます。

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