NVIDIAの次世代AI用研究チップはスケーラブルな推論アクセラレータ

左はチップ数を1、4、32とした場合のDRIVENETのスループットの変化を示す棒グラフで、オレンジ色の折れ線はレーテンシを示す。右はDRIVENETを画像認識の消費エネルギーを示す棒グラフである。レーテンシはほぼ一定でありWeak Scalingになっている。また、画像1枚当たりのコアエネルギーもほぼ一定であるが、GRSの通信エネルギーが増えている。これはクロックゲートを改善すれば低減できるとのことである