Computer graphics, image processing, physics simulations, combinatorial optimizations, graph processing, database processing, and of course, the very famous linear algebra of deep learning.

コンピューターグラフィックス、画像処理、物理シミュレーション、組み合わせ最適化、グラフ処理、データベース処理、そしてもちろん、非常に有名なディープラーニングの線形代数。

There are many types of algorithms that are very conducive to acceleration through parallel processing.

アルゴリズムには、並列処理による高速化に非常に適しているものがたくさんある。

So we invented an architecture to do that.

そこで私たちは、そのためのアーキテクチャを考案した。

By adding the GPU to the CPU, the specialized processor can take something that takes a great deal of time and accelerate it down to something that is incredibly fast.

CPUにGPUを追加することで、専用プロセッサーは膨大な時間を要するものを、信じられないほど高速なものにまで加速させることができる。

And because the two processors can work side by side, they're both autonomous and they're both separate, independent that is, we could accelerate what used to take 100 units of time down to one unit of time.

そして、2つのプロセッサーは並んで働くことができ、どちらも自律的で、それぞれ独立したものだから、100単位かかっていた時間を1単位にまで短縮することができる。

Well, the speed up is incredible.

まあ、信じられないほどのスピードアップだ。

It almost sounds unbelievable.

信じられないような話だ。

It almost sounds unbelievable.

信じられないような話だ。

But today I'll demonstrate many examples for you.

しかし、今日は多くの例をお見せしよう。

The benefit is quite extraordinary.

その恩恵は並大抵のものではない。

100 times speed up, but you only increase the power by about a factor of three.

100倍スピードアップしても、パワーは3倍程度しかアップしない。

And you increase the cost by only about 50%.

そして、コストは約50％しか増加しない。

We do this all the time in the PC industry.

PC業界ではよくあることだ。

We add a GPU, a $500 GPU, GeForce GPU, to a $1,000 PC, and the performance increases tremendously.

1,000ドルのPCに500ドルのGPU、GeForce GPUを追加すると、性能は飛躍的に向上する。

We do this in a data center.

我々はこれをデータセンターで行っている。

A billion dollar data center, we add $500 million worth of GPUs, and all of a sudden, it becomes an AI factory.

10億ドルのデータセンターに5億ドル相当のGPUを追加すると、突然AI工場になる。

This is happening all over the world today.

これは今日、世界中で起きていることだ。

Well, the savings are quite extraordinary.

まあ、節約効果は並大抵のものではない。

You're getting 60 times performance per dollar.

ドルあたりのパフォーマンスは60倍だ。

100 times speed up, you only increase your power by 3X.

100倍スピードアップしても、パワーは3倍にしかならない。

100 times speed up, you only increase your cost by 1.5X.

100倍スピードアップしても、コストは1.5倍にしかならない。

The savings are incredible.

節約は信じられないほどだ。

The savings are measured in dollars.

節約額はドル建てである。

It is very clear that many, many companies spend hundreds of millions of dollars processing data in the cloud.

多くの企業が何億ドルもかけてクラウドでデータを処理していることは明らかだ。

If it was accelerated, it is not unexpected that you could save hundreds of millions of dollars.

もしそれが加速されれば、何億ドルもの節約になることは予想に難くない。

Now, why is that?

さて、それはなぜか？

Well, the reason for that is very clear.

その理由ははっきりしている。

We've been experiencing inflation for so long in general purpose computing.

汎用コンピューティングでは、長い間インフレが続いている。

Now that we finally came to, we're finally determined to accelerate, there's an enormous amount of captured loss that we can now regain.

ようやく加速する決意が固まった今、莫大な量のキャプチャーロスを取り戻すことができる。

A great deal of captured, retained waste that we can now relieve out of the system, and that will translate into savings.

捕捉され、保持された大量の廃棄物をシステムから取り除くことができ、それが節約につながる。

Savings in money, savings in energy.

お金の節約、エネルギーの節約。

And that's the reason why you've heard me say, the more you buy, the more you save.

それが、「買えば買うほどお得になる」という私の言葉を聞いた理由だ。