　次にNVIDIAの副社長で、ソリューションアーキテクチャ＆エンジニアリングを担当するMarc Hamilton氏が登壇し、NVIDIAのGPUを用いた仮想化環境についてプレゼンテーションを行った。同氏は「デスクトップ仮想化環境にGPUを用いるか用いないかでは、昼と夜くらい違う」と主張。そして、同社の仮想ワークステーション構築ソフト「NVIDIA GRID」を無料体験できる「GRIDテストドライブ」の日本語版を本日より提供すると発表した。

「GRIDテストドライブ」の日本語版の提供が開始された。ユーザーは、自分のPC上から「NVIDIA GRID」を体験することができる（クリックで拡大）

　ユーザーは、無料の会員登録を行った後「NVIDIA GRID Workspace」と呼ばれるアプリケーションをインストールして起動することで、GRIDテストドライブを利用することができる。クラウド型のサービスとなっており、会員登録とインストールさえ行えば、どこからでもNVIDIA GRIDを体験することが可能になる。GRIDテストドライブでは、ユーザー側が所有しているデータをブラウザ上にドラッグ＆ドロップすることで閲覧することが可能だが、あらかじめ3Dレンダリングソフトや3D CADなどのアプリケーションが用意されており、すぐにNVIDIA GRIDの機能を体感することもできる。

自動車分野でのGPUの利用も拡大

自動車でのNVIDIA製品の利用例（クリックで拡大）出典：NVIDIA

　続いてNVIDIAオートモーティブディレクターのDanny Shapiro氏が登壇し、自動車関連のトピックについてプレゼンテーションを行った。同氏は「自動車業界では、以前から設計段階などでGPUコンピューティングが利用されていた。しかし、現在ではバーチャルショールームの製作といった自動車販売の領域などに加え、車載情報機器そのものにも導入され始めている」と語った。

NVIDIAオートモーティブディレクターのDanny Shapiro氏（左）とAudi（アウディ）の車両に搭載されている車載情報機器のイメージ図（右）（クリックで拡大）

　Shapiro氏は、Audi（アウディ）の車載情報機器を例にしながら、NVIDIAのSoCである「Tegraシリーズ」について「短期間での買い替えが前提のコンシューマ向けの製品と違い、車両に組み込む車載情報機器は長期間の利用が想定される。コンシューマ向け製品との性能差が発生しないようにするには、車載情報機器に搭載するSoCがアップグレードしやすいものでなければならない。Tegraはモジュール化された基板を簡単に交換することができ、Windows、Android、Linuxなど幅広いプラットフォームをサポートしている。これにより自動車メーカーは、ソフトとハードの両方を容易にアップグレードできる」と語った。

CUDAによるコンピュータビジョン（クリックで拡大）出典：NVIDIA

　同氏は「日本では1年間に5000人の方が交通事故で命を落としている。こういった現状をコンピュータビジョンの技術を用いることで改善していくことができる」とし、運転技術におけるGPUコンピューティングの利用についても触れた。例えばCUDAのコンピュータビジョン技術によって、障害物や歩行者の認識を行うことができるという。また、将来的に自動車が自分でスペースを探して駐車を行ったり、駐車スペースからドライバーのところへ移動したりといったといった自動運転技術にも利用できるとしている。

運転技術開発のため車両に搭載する機器の写真。写真（左）がこれまでのもので、写真（右）が「Tegra K1」やを使用した場合のもの（クリックで拡大）

　また、運転技術の開発実験では、車両に大型の機材を搭載しなくてはならなかったが、Tegra K1やその開発ボード「Jetson TK1」の登場で小型のシステムでも行うことができるようになったという。

NVIDIAの提案する未来のGPUコンピューティング

　基調講演の最後には再びKirk氏が登壇し、NVIDIAの次世代のGPUである「PASCAL」についてプレゼンテーションを行った。PASCALには、これまでGPUコンピューティングにおいてボトルネックとなっていたCPUとGPUなどのバンド幅の差の問題を解決する「NVLink」と呼ばれるコネクティング技術や、3Dメモリ技術が搭載されている。