【JetCardを使えば一瞬】NVIDIA Jetson Nanoセットアップ [2019年7月版] - Qiita
上記以外に、 インターネットに接続でき、USB端子を持つMac/ Windows/ Linuxいずれかのパソコン WiFiルータ が必要です。またJetson Nanoは熱を持つため、空冷ファンを後付けする方も多いようです。 セットアップ 60分チャレンジ NVIDIA公式から公開されたJetCardは、必要なソフトウェアがプリインストールされたSDカードイメージです。zip圧縮され7GB程度で配布されます。この公開により、とても手軽にセットアップできるようになりました。 JetCardイメージのダウンロード [15分] NVIDIA JetCard GitHubリポジトリにある、Googleドライブへのリンク から圧縮されたイメージファイル jetcard_v0p0p0.zip をWindows、Linux、またはMacのデスクトップマシンにダウンロードします。ファイルが正しくダウンロー
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はじめてみよう！NVIDIA Jetson nano まずは知識と最初の起動！ | FABSHOP.JP -デジタルでものづくり！ ファブショップ ！
AIやるならRaspberry PiよりもJetson nano!! Jetson nanoは、Raspberry Piなどと同様にmicroUSBにLinux系OSをインストールして起動し、様々な周辺機器などと接続もできる開発用ボードです。パソコンのようにOS上でアプリケーションを動かすことができ、自分で書いたコードを実行させてプログラミングの学習をしたり、人工知能（AI）の研究に利用したりと様々な用途に利用できます。Raspberry PiはCPUでプログラムを実行させていますが、Jetson nanoはCPUだけでなく、NVIDIA社のGPU（Graphics Processing Unit）を搭載して人工知能（AI）で利用される繰り返しの処理などを高速化している開発キットです。 NVIDIA社と言えばGPUを搭載したグラフィックボードを開発している会社として有名です。事務処理などの
NVIDIA Jetson Nano - NVIDIA - マクニカ
NVIDIA® Jetson Nano™ モジュールは Jetson ファミリーの中で最も小さいデバイスです。すぐに量産向けアプリケーションに実装可能なこのシステムオンモジュール（SOM）は、スマートシティーからロボット工学まで、さまざまな業界のエッジデバイスへのAI導入に威力を発揮します。 Jetson Nano 開発者キットは、最新の画像分類、物体検出、セグメンテーション、音声処理などのアプリケーションを小型サイズ、低電力、低コストで実現可能です。Jetson Nano 開発者キットは様々なセンサーをGPIO、CSI等を含む様々なI/Oでサポートしており、マイクロUSBによって電力を給電できます。電力効率が非常によく、わずか5Wの消費電力で信じられないパフォーマンスを実現します。また、深層学習、コンピュータビジョン、GPUコンピューティング、マルチメディア処理などのための Board
Jetson AI Courses and Certifications
NVIDIA’s Deep Learning Institute (DLI) delivers practical, hands-on training and certification in AI at the edge for developers, educators, students, and lifelong learners. This is a great way to get the critical AI skills you need to thrive and advance in your career. You can even earn certificates to demonstrate your understanding of Jetson and AI when you complete these free, open-source course
Retty流『2200万ユーザを支える機械学習基盤』の作り方 - Qiita
みなさん、こんにちは。Retty CTO の樽石です。 この記事は Retty Advent Calendar 25日目です。メリークリスマス。 昨日は @ttakeoka の『MFIにむけてRettyの取り組み』でした。 今年も残りわずかになりました。いかがお過ごしですか？ Retty はこの １ 年でエンジニアがほぼ倍増しました。それによって、情報発信者が増え、Advent Calendar に参加出来るようになりました。みんな楽しそうにしていて、うれしいです。 Retty Inc. Advent Calendar 2016 - Qiita さて、今年最後の Retty Advent Calendar 記事を書くということで、はじめは １年のまとめ的内容にしようかと思いましたが、それでは平凡で面白くありません。そこで、ネタになりそうなマニアックな技術的記事で締めくくりたいと思います。
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わたし的棚ぼた一万円選書 急に千葉さんに手渡された封筒、開けてみたら1万円札が1枚。何ごとかと思えば、同期の出張を代わったお礼をもらったらしい。 「葵はワンオペで育児してくれたから」と半分わけてくれました。 泡銭の1万円 これはもう、わたし的1万円選書をしろという思し召しなのでは……
高校生のための NVIDIA CUDA サマーキャンプ 2012 8/30 thu. | NVIDIA
CUDA Zone CUDA® is a parallel computing platform and programming model developed by NVIDIA for general computing on graphical processing units (GPUs). With CUDA, developers are able to dramatically speed up computing applications by harnessing the power of GPUs. In GPU-accelerated applications, the sequential part of the workload runs on the CPU – which is optimized for single-threaded performance
Deep Learning研究のためのGPU環境構築 | Deep Learning JP
Torch7やTheano、CaffeといったライブラリをGPU上で実行するために必要となるCUDA環境の構築について基本的な情報と、よくひっかかる点やその解決方法を示します。 注意：GPU環境構築は、環境（ハード構成等）によっては、Linuxの専門的な知識を要する場合があります。 Deep Learning研究において、GPUを利用した計算ができることはほぼ必須だと言っても過言ではありません。これは、GPUを使う場合と使わない場合では数倍から１０倍程度、計算時間に差がでるためです。大量のデータを訓練データとして利用することが多いDeep Learningの研究においてこの差は致命的になることが多いです。 GPUの計算環境といっても、いくつかの実装があります。代表的なGPGPU用のライブラリとしては、OpenCLやCUDAが挙げられます。Torch7やPylearn2、Caffeといったメ
memo: Virtual Box上のUbuntuへのCUDA導入について - Oha Kaiden
私のPCはWindows7とUbuntu(14.04？) のデュアルブート状態にある。 だが可能であれば、同時に両OSを起動し、Windows上でドキュメントの作成、Ubuntuによるプログラミングを行うような形態をとりたいと考える。 そのためにはVirtual Boxなどの仮想環境を使うことが必要なのだが、そこには一つ懸念事項がある。 GPGPU (General Purpose GPU) プログラミング用のCUDAの使用に関してだ。 CUDAはGPUを使った並列計算を可能とし、用途によっては数百倍の計算高速化が望める。 しかしながら、CUDAプログラミングを行うことは、GPUというハードウェアを利用するということであり、仮想環境上では容易なことでは無いらしい。 以下の記事は、上記の事項を実行したが失敗に終わった例である。 www.rokudw.net 結果的に、PCIパススルーという機
CUDA：「超並列コンピューティング」はじめました
昨年末に気の早いお年玉が届きました。GPUでおなじみのNVIDIAさんとご縁があって、GeForce GTX750が乗ったビデオカードを貸してもらえることになりまして。GTX750に詰め込まれた512個ものコアを汎用の計算装置として使えるなんてワクワクするじゃないですか。NVIDIAさんへのお礼を兼ねて、GPUを使った超並列コンピューティング環境：CUDA（クーダ）に手を染めるオハナシです。 本記事はNVIDIAの協力に基づいて記事作成しております。 はじめに その昔、GPUは3次元空間に浮かぶオブジェクトに光を当て（ライティング）、影をつけ（シェーディング）、写真を撮ったかのように二次元平面に投影する（レンダリング）一連の処理を専用のハードウェアで実現していたのですが、やがてプログラマブルな計算ブロック（プログラマブルシェーダ）で行うようになりました。最終的には数百万個のピクセル一つ一つ
「国内最速」スパコン3800万 開発のあり方めぐり議論は必至
行政刷新会議の事業仕分けで、次世代スーパーコンピューター（スパコン）の開発予算が「大幅削減」と判定されたことが波紋を呼ぶ中、長崎大学などの研究チームが国内最速のスパコンを開発し「スパコンのノーベル賞」とも呼ばれる賞を受賞した。驚くべきはその開発費用で、わずか3800万円。通常は開発に数百億単位に費用が必要とされるスパコン開発のあり方をめぐり、議論が起こることになりそうだ。 「日本最速」を記録したスパコンは、長崎大学工学部の浜田剛助教を中心とするグループが開発。158テラフロップス（1秒に158兆回計算）という性能を実現した。これまでの国内最速は、NECが海洋研究機構に納入した「地球シミュレータシステム」の122.4テラフロップス。今回の記録はこれを上回るものだ。 「スパコンのノーベル賞」を受賞 11月20日まで米オレゴン州で開かれていた国際学会「スーパーコンピューティング2009」では、「
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【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 ディープラーニングというGPUの新市場