「NVIDIA最新GPUの20倍速い」史上最速を謳うAIチップ「Sohu」
米AIスタートアップ「Etched」は6月25日（現地時間）、ChatGPTなど最新のAI技術の基盤となっている「Transformer」アーキテクチャーに特化したチップ「Sohu」を発表した。この発表は、現在NVIDIAが支配的な地位を占めるAIチップ市場に、新たな競争をもたらす可能性がある。 Transformer処理に特化 AIチップ市場は現在NVIDIAが圧倒的なシェアを持つ。同社の汎用GPUは様々なAIモデルを効率的に処理できる柔軟性から市場の約80%を占めている。 多くの大手テクノロジー企業がAI開発のためにNVIDIAのチップに数十億ドルを投資しているのが現状だ。 Etchedの「Sohu」は、ASIC（Application-Specific Integrated Circuit：特定用途向け集積回路）と呼ばれる、特定の用途に最適化された集積回路だ。汎用性は低いものの、特定
エッジAI用デバイスの種類と仕様、処理速度を比較してみた | | AI tech studio
AI Labの尾崎です。 主に人間とロボットとのインタラクションに関する技術開発を担当しております。 さて、ロボットといえば、コミュニケーションロボットや自動運転車など、自律的に動いてもらって人の労働を助けるものが多いと思います。人の労働を助けるほど、ロボットに人並みに自律的で賢く動いてもらうためには、たとえば、ロボットに視覚を与える必要が出てきます。このときに役立つのがロボットビジョンを始めとした人工知能 (AI) です。特にロボットのAIのようなインターネットの末端 (エッジ) にいるAIをエッジAIと呼びます[1,22]。 最近では深層学習と呼ばれる技術が生まれ、このエッジAIの分野も革新的に進歩しました。深層学習のおかげでロボットは、目の前の歩行者を画像から認識したり、部屋のものを認識できるようになったりしました。しかし、この深層学習で作られたモデルを使うには莫大な量の計算をしなけ
NVIDIA Docker って今どうなってるの？ (19.11版) - Qiita
大事なお知らせ NVIDIA Docker リポジトリでの 2020 年 9 月の変更により、この記事内容と最新の状況に割と大きな差ができてしまいました。最新の状況に合わせた改訂版を、エヌビディアジャパンの Medium ページに投稿しましたので、今後は是非 Medium のほうをご覧ください。 NVIDIA Docker って今どうなってるの？ (20.09 版) 以下、2020 年 8 月までの内容です。 ※ 2020/07/09 CUDA 11 の正式リリースに伴い、CUDA のインストールコマンド例を 11.0 のものに更新しました。 ※ 2020/06/13 CUDA 11 RC のリリースに伴い、CUDA 10.2 のインストールページからインストールしても CUDA 11 RCがインストールされるケースが確認されたので、10.2 を明示的に指定するように例示コマンドを更新しま
富士通研究所、Deep Learning学習処理を高速化するソフトウェア技術開発
富士通研究所は8月9日、スーパーコンピュータのソフトウェア並列化技術を応用し、複数のGPUを使いDeep Learningの学習速度を高速化するソフトウェア技術を開発したと発表した。 従来、Deep Learningの高速化手法において、GPUを搭載した複数のコンピュータをネットワークで結合した並列化では、10数台を超えるとコンピュータ間のデータ共有時間が増加するため、次第に並列化の効果が得られにくくなることが課題だったという。 今回、通信と演算を同時並列に実行するスーパーコンピュータの技術に加え、Deep Learningの処理の順序と共有するデータサイズの特徴に合わせて処理方法を変える「データ共有のスケジューリング技術」と「データサイズに応じた演算最適化処理技術」の2つの技術を開発した。 データ共有のスケジューリング技術は、連続的に続く複数の演算で次の学習処理の開始に必要となるデータが
GTC 2016 - HDビデオでリアルタイムに顔を認識するHerta Security
Herta Securityは顔認識を行う会社である。当然、顔認識にはディープラーニングを使っており、顔の画像から性別、年齢、人種などを認識する。 GTCの展示会場は、夕方のHappy Hourになるとビールやワイン、ウイスキーなどを出すブースがオープンし、GTCのバッジと一緒に配られた飲み物券を出すと好きな飲み物がもらえる。Hertaは、それらのブースとは別に、YOU Barというブースを出していた。YOU Barの看板には、Pre Compiled Drinkとして、Herta My Heart(Bloody Mary)、The George Jetson(Gin and Tonic)、El Quadro(The Margarita)、NVIDIA Toolkit(Screw Driver)という名前が並んでいる。それ以外のカクテルや、ビールやワイン、ソフトドリンクもある。 YOU B
深層学習に最適化したNVIDIAのPascal世代スーパーコンピュータDGX-1登場
深層学習に最適化したNVIDIAのPascal世代スーパーコンピュータDGX-1登場 DGX-1 ,the game changer 2016.04.06 Updated by Ryo Shimizu on April 6, 2016, 05:48 am JST シリコンバレーで開催されているGPU Technology Conference、通称GTCに来ています。 GTCは、もともとNVIDIAの開催するGPU関連のイベントだったのですが、ここ数年、特に去年からはこれまでのゲーミングやコンピュータ・グラフィックス中心の雰囲気から一気にディープラーニングに舵を取り、今年のGTC2016は「詳しくは言えないけど、ディープラーニング関連で事件が起きるよ」と耳打ちされた筆者は、遠路はるばる20年ぶりにサンノゼ国際空港にやってきました。 ちなみに前回サンノゼ国際空港に来た時は、ビル・ゲイツが自ら
NVIDIA、ドローンなどのマシンに画像認識機能などを提供する、GPU搭載の組み込みコンピュータ「Jetson TX1」を国内販売開始へ
エヌビディア（NVIDIA）は、ディープラーニングにより画像をはじめとするオブジェクト認識や情報解釈が可能な組み込みコンピュータ「NVIDIA Jetson TX1」を日本国内で提供開始することを発表した。まず開発キット（Jetson TX1モジュールと開発用キャリアボードおよびSDK）が3月中旬から出荷開始。価格は9万3798円（税込み）。 Jetson TX1は名刺大のプリント基板上に、1テラフロップスの処理性能と256個のCUDAコアをもつMaxwellアーキテクチャのGPUと、4ビットARMアーキテクチャCPUや4GBのメモリなどを搭載したモジュールとして設計されており、ドローンなどの機器に搭載して使用する。4kビデオのエンコード／デコード、1400メガピクセル／秒をサポート。16GBのフラッシュストレージや802.11ac規格対応のWi-FiとBluetooth、10/100/1
Imagination，画像認識などに最適化したフラグシップGPUコア「PowerVR Series7XT Plus」を発表，8bit整数演算性能は4倍に
Imagination，画像認識などに最適化したフラグシップGPUコア「PowerVR Series7XT Plus」を発表，8bit整数演算性能は4倍に 編集部：aueki 北米時間2016年1月6日，Imagination Technologiesは同社の次世代GPUコア「PowerVR Series7」の最上位版となる「PowerVR Series7XT Plus」を発表した。GPUを使った演算処理系のAPIであるOpenCL 2.0に対応していることが最大の特徴で，ゲーム分野や最先端グラフィックスというよりは，ディープラーニングや画像認識などへの対応を強く意識した強化が行われているという。 今回発表されたのは，64基のALUを搭載する「PowerVR GT7200 Plus」と128基のALUを搭載する「PowerVR GT7400 Plus」だ。型番から察せられるように，以前発表
高度なAI機能をスマホやロボットに搭載できるGPU開発、MITとエヌビディア ニュースイッチ by 日刊工業新聞社
高度な人工知能（AI）アルゴリズムの演算処理をインターネット経由でサーバーに任せることなく、スマートフォンなどの端末側で行えるようにする新しいグラフィックスプロセッサー（GPU）を米マサチューセッツ工科大学（MIT）などが開発した。現在のスマホに組み込まれ、画像処理用に使われているモバイルGPUに比べ、約10倍の処理効率を持つ。ロボットやドローンに将来こうしたチップが組み込まれれば、ネット通信ができないような場所でも、処理を高速に実行したり、周囲の状況に応じて適切な判断や行動を行う自律制御に役立てられるという。 研究者らが「アイリス（Eyeriss）」と名付けたこのチップは、MIT電気工学・コンピューター科学部のヴィヴィエンヌ・スゼ（Vivienne Sze）助教らのグループと、半導体メーカーの米エヌビディアなどが共同開発した。 サンフランシスコで４日まで開かれた半導体の国際学会「国際固体
Halide, Darkroom – 画像処理並列化のためのソフトウェア
社内勉強会のネタです． HalideとDarkroomという画像処理を並列化するためのソフトウェアの研究についてのちょっとしたサーベイ発表のスライドを公開します． Halideについては，サンプルコードも書いてみました． とある画像処理を，下のメソッドチェーンで記述するだけで，「画像全体を8行毎に切って，それをマルチスレッドで処理し，8行毎の処理は内部的に4ピクセル毎にベクタライズして処理する」という並列化処理に置き換えられてしまいます． ゴイスー． temp.split(y, y, yi, 8).parallel(y).vectorize(x, 4); 例えば，25×25のサイズフィルタを畳み込むぼかし処理を上記の並列化で高速化した場合，画像サイズが768×1024のケースで，15倍くらい高速化することができました． また，HalideはC++にインラインでそのまま書けるのでポータビリテ
GTC 2015 - NVIDIA、7TFlopsの演算性能を実現したハイエンドGPU「Titan X」を発表
NVIDIAは同社主催の「GPU Technology Conference 2015(GTC 2015)」において、単精度浮動小数点の場合、7TFlopsという性能を実現したハイエンドGPU「Titan X」を発表した。価格は999ドルと発表されており、コンシューマ向けのGPUである。 Titan Xは3072 Cudaコアを集積し、単精度(SP)浮動小数点では7TFlopsという高い性能を持つ。これまでの最上位のGeForce 980は2048 CUDAであるので、コア数を1.5倍に引き上げている。 なお、NVIDIAの製品ページでは、コアクロックは通常1GHzで、ブースト時でも1.075GHzとなっており、3072×2×1.075=6.6048となり、基調講演での7TFlopsには若干届かない。 倍精度(DP)の演算性能は0.2TFlopsと単精度の1/32程度の値であり、倍精度の演
IMG、Android向けPowerVR画像処理フレームワークを発表
Imagination Technologies(IMG)は1月16日、Android向けPowerVR画像処理フレームワークを発表した。 ハイダイナミックレンジ(HDR)、パノラマ合成、ジェスチャ認識、拡張現実(AR)など、先進的な画像処理や写真技術を処理するには、大量の演算能力が必要である。現在、CPUやDSPコアの能力に依存してこの性能要件を満しているが、こうしたプロセッサでハイダイナミックなコンテンツの映像フレーム処理を継続すると、デバイスの発熱に起因する課題が出てくる。 PowerVR画像処理フレームワークは、独自の低消費電力並列処理を活用し、GPUとカメラセンサ、画像信号プロセッサ(ISP)、CPU、その他のSoC特有ハードウェアのシステムコンポーネントと密接に統合し、カメラアプリケーションに容易に組み込めるプログラマブルな画像処理パイプラインを実現できる。さらに、PowerV
Deep Learning on Amazon EC2 GPU with Python and nolearn - PyImageSearch
Deep Learning Tutorials by Adrian Rosebrock on October 13, 2014 Last week I wrote a post detailing my experience with CUDAMat, Deep Belief Networks, and Python using my MacBook Pro. The post is fairly long and full of screenshots to document my experience. But the gist of it is this: Even after installing the NVIDIA Cuda SDK and configuring CUDAMat, my CPU was training my Deep Belief Network (impl
Caffeで手軽に画像分類
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。システム統括本部 データソリューション本部の宮崎です。 最近ディープラーニングと呼ばれる技術の話題を耳にすることが増えてきました。 この記事ではディープラーニングの手法を実装し画像認識系の用途で便利に使えるCaffeというツールの使い方を紹介します。 Caffeの概要 Caffeは、C++で実装されGPUに対応した高速なディープラーニングのライブラリです。 大規模画像認識のコンテストILSVRCで2012年にトップとなった畳込みニューラルネットワークの画像分類モデル[1]がすぐに利用できるようになっています。 Caffeは、カリフォルニア大学バークレー校のコンピュータビジョンおよび機械学習に関する研究センターであるBV
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TechCrunch | Startup and Technology News
Message to customers: Intel® RealSense™ Technology focus on Stereo Depth
【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 NVIDIAが主催するGTCに、ディープラーニング専用チップ「Eyeriss」が登場
組み込みスーパーコンピュータ「NVIDIA Jetson TK1」のセットアップとOpenCVを使った歩行者検知プログラムの実行
GitHub - poweic/libdnn: A lightweight and user friendly C++ library for deep and convolutional neural network with GPU acceleration
【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 認識処理や物理演算などが揃うPlayStation 4のSDK
