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Jetson Nano であらゆる人が AI コンピューティングの利用が可能に | NVIDIA
GPU Technology Conference (GTC) 2019 において、NVIDIA は、Jetson Nano 開発者キット を発表しました。これは、組込み設計者や研究者、個人開発者がコンパクトで使いやすいプラットフォームに本格的なソフトウェアを実装して最先端の AI を活用できるようにするコンピューターで、現在 99 ドルで手に入れることができます。Jetson Nano は、64 ビット クアッドコア ARM CPU と 128 コアの NVIDIA GPU により、472 GFLOPS の演算性能を発揮します。さらに、5W/10W の電力モードと 5V の DC インプットを備えた、効率的で低電力のパッケージには、4 GB の LPDDR4 メモリーが含まれています。 新たにリリースされた JetPack 4.2 SDK はグラフィックス アクセラレーションを備えた U
エヌビディア、「説明できるAI」へ向けた一歩を踏み出す
機械学習のAIシステムは多くの場合、どのような判断に基づいて結論を導き出したのかを説明できない。信頼のおけないテクノロジーを、医学や金融、軍事などの重要な分野に適用してよいのだろうか。 by Will Knight2017.06.29 102 24 10 0 半導体チップ・メーカーのエヌビディア（Nvidia）は、どのような仕組みで動いているのかがわかる自動運転の人工知能（AI）システムを開発している。 最近のカバーストーリー、「人類に残された、AIを信用しない、使わない、という選択肢」で説明したように、最も強力な機械学習手法で作られたソフトウェアは、多くの場合、なぜそう判断したのかを本質的に説明できず、開発したエンジニア自身にさえもわからない。AIは今後、医学から製造業にいたるまであらゆる分野に革命的な変化をもたらす可能性のあるテクノロジーだ。AIがどのような仕組みで動いているのかを調べ
NVIDIA、深層学習やAIの開発者10万人の教育プログラムを発表
NVIDIAは、Deep Learning Institute（DLI）を通じて10万人の開発者を教育する計画を発表した。 NVIDIAにとって、機械学習と人工知能（AI）の分野で開発者をトレーニングする取り組みであるDLIは、これらの専門家を養成する手段であり、いずれはGPUの売り上げ増加につながる可能性がある。 NVIDIAが賭けに出る背景には、調査会社IDCの推計がある。IDCによると、2020年までに、あらゆるアプリケーションのうち80％がAIをコンポーネントとして組み込むようになるという。 NVIDIAのDLIは1年前に設立された組織で、学術機関、企業、政府機関でトレーニングイベントを開催している。DLIはこれまで、Amazon Web Services（AWS）のGPUインスタンス「Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）P2」を利用して
NVIDIA GPU Deep Learning（深層学習）開発環境、構築、最適化情報｜株式会社アークブレイン
こちらは、「NVIDIA® Deep Learning （深層学習）」を開発するPC（ワークステーション、サーバー）に必要な開発環境を構築する方法の概略や、構築に参考となる情報を集めたページとなります。 各々の情報のサイト・リンク情報、NVIDIA® CUDA、CUDA GUP ドライバー、NVIDIA® DIGITS、cuDNN、フレームワーク（Caffe、theano、torch、BIDMach）などをダウンロード、インストールする方法の概略情報があります。 既に Deep Learning の開発環境をお持ちの方も、また、これから導入を考えておられる方にも、何かのご参考になれば幸いです。 インテル® Xeon® プロセッサや、Xeon® Phi™ x200 プロセッサ（Knights Landing）を使用した場合の Deep Learning 開発に関しての情報はこちらをご覧くださ
Automatically Remove Backgrounds From Images | NVIDIA Technical Blog
Researchers from Adobe, the Beckman Institute for Advanced Science and Technology and University of Illinois at Urbana-Champaign developed a deep learning-based method that clips objects from photos and videos. Researchers have developed a number of different artificially intelligent programs to automatically subtract a background from an image, but most are based on colors. When presented with an
AI時代、NVIDIAが当面は無敵と思える理由 | AI4U
最近の株式市場もAIブーム。その中で最も注目されている銘柄が米半導体メーカーNVIDIA（エヌビディア）。同社の株価もすごいことになっているが、最近では同社と提携する企業の株価も高騰する傾向にある（関連記事：AI相場“中核”、ＮＶＩＤＩＡ関連の「神通力」）。 果たしてNVIDIAは、このままAI時代の覇者として逃げ切ることになるのだろうか。日本法人のDeep Learning部長の井崎武士さんにお話を聞いた。（ITジャーナリスト・湯川鶴章） 2000個のCPUの計算を12個のGPUで実現 そもそもNVIDIAって、いつAI企業になったのだろう。ゲーム用半導体のメーカーと認識していたのは僕だけじゃないはず。 世界中のAIの研究者がNVIDIAのGPU（Graphics Processing Unit）に注目したのは2012年といわれる。Googleが2000個のCPU（Central Pro
GeForce GTX1080 と TITAN XのDeepLearning学習時間ベンチマーク | GDEPアドバンス
株式会社GDEPアドバンス（本社 東京都文京区/代表取締役:飯野匡道 )は、自社が販売するディープラーニング用ワークステーション「Deep Learning BOX®」において、世界最先端の GPU アーキテクチャ Pascal を採用した GeForce GTX 1080の搭載モデルの販売およびサポートを本日より開始いたしましました。 DeepLearning BOX®は日本で初めてディープラーニングGPUトレーニング・システムの「NVIDIA® DIGITS™ソフトウェア」をサポートしたオールインワンDeepLearning開発キットです。 深層学習研究において、高効率で高いパフォーマンスを発揮できるよう Caffe , Chainer、Theano, TensorFlow、CNTK、CUDA , CuDNN , cuda-convnet な どのDeepLearning関連フレームワ
About NVIDIA
NVIDIA DGX-1はサーバー２５０台分のスループットを実現し、人工知能で求められる大量コンピューティングに対応 米国カリフォルニア州サンノゼ—GPUテクノロジ・カンファレンス—2016年4月5日― NVIDIA（本社：米国カリフォルニア州サンタクララ、社長兼CEO：ジェンスン・フアン（Jen-Hsun Huang）、Nasdaq：NVDA）は本日、人工知能（AI）で要求される無制限のコンピューティングに対応する世界初のディープ・ラーニング・スーパーコンピュータ、NVIDIA® DGX-1™を初公開しました。 NVIDIA DGX-1は、ディープ・ラーニングに特化して設計された初のシステムで、ハードウェア、ディープ・ラーニング・ソフトウェア、および開発ツールを余すところなく統合し、開発を迅速かつ容易にします。このシステムはすぐに稼働可能な状態で提供され、新世代のGPUアクセラレータを搭
Nvidiaが送り出すスーパーコンピュータ向け深層学習システム | readwrite.jp
Nvidiaが2016年 GPUテクノロジーカンファレンスで、DGX-1 Deep Learning System を発表した。このシステムはNvidia最新のTesla GP100グラフィックカードを使い、半浮 動小数点でのパフォーマンスは170TFlopに至るという。 多くのPCファンにとってはどうでもいいことのようにも思えるが、市場に出ている中では 一番高価でハイパフォーマンスであるNvidia Titan Xと比べて、性能は12倍にもなる。 Tesla GP100はTSMC 16nm FinFETの製造工程で造られ、High Bandwidth Memory(HBM2)が初めて使われる製品でもある。両方を同時に使ったものを出すのは Nvidiaが最初だ。Samsungは16nmプロセスを2015年から使ってはいるが。 新しい製造プロセスによってGPUをスリム化する代わりに、Nvid
Deep Learningを実装した自動運転技術、Nvidiaが開発しAudiなどに提供
自動車はスーパーコンピュータを搭載し、人工知能で制御する。Nvidiaは2015年1月にラスベガスで開催した「2015 International CES」で最新の自動運転技術を発表し、人工知能を採用した制御方式を示した。このシステムを自動車に搭載すると、カメラで捉えたオブジェクトを高精度で把握し、周囲の状況を理解する。Audiはこのシステムの採用を表明している。自動運転技術開発が加速しそうだ。 カメラがセンサーを置き換える NvidiaのCEO（最高経営責任者）、Jen-Hsun Huang（上の写真）は1月4日、自動運転開発プラットフォーム「Nvidia Drive PX」を発表した。記者会見のもようはストリーミングで中継された。Huangは、車載センサーのトレンドとして、レーダーなどがカメラにより置き換えられていることを指摘した。スマートフォンなどのモバイル技術により、カメラの解像度
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トヨタと協業したNVIDIAが、名古屋で自動運転やAIのセミナーを実施
NVIDIA、名古屋で自動運転やAIの基礎技術となるセミナー「NVIDIA Deep Learning Day 2016 Summer」
トヨタの自動運転研究も紹介された「NVIDIA Deep Learning Day 2016 Spring」
NVIDIA、Pascal搭載の深層学習用スパコン「DGX-1」の国内販売開始 ～「Deep Learning Day 2016 Spring」講演
NVIDIA DGX Platform