Get Started With Jetson Nano Developer Kit
Get Started With Jetson Nano Developer Kit Click here for the guide based on Jetson Nano 2GB Developer Kit. Introduction The NVIDIA® Jetson Nano™ Developer Kit is a small AI computer for makers, learners, and developers. After following along with this brief guide, you’ll be ready to start building practical AI applications, cool AI robots, and more. microSD card slot for main storage 40-pin expan
第563回 NVIDIA Jetson Nano Developer KitにUbuntuをインストールしよう！ | gihyo.jp
Ubuntu Weekly Recipe 第563回NVIDIA Jetson Nano Developer KitにUbuntuをインストールしよう！ Jetson Nano Developer KitはNVIDIAが提供するエッジAI向けの「パワフルな」シングルボードコンピューターです。今回はこのJetson Nano Developer KitにUbuntuをインストールしてみましょう。 公式にUbuntuをサポートしている開発ボード Ubuntu Weekly Topicsの2019年3月22日号でも紹介しているように、「Jetson Nano」は謎のAI半導体メーカーとして日本でも有名なNVIDIAが開発するAIデバイス向けのモジュールボードです。 Raspberry Piよりも（水平方向にだけ）小さな筐体には、4コアのCortex-A57と4GiBのメモリ、Maxwell第二
AI学習の新定番「NVIDIA Jetson Nano 2GB 開発者キット」実機レビュー、話題のJetson AI認定制度も解説 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
2020年10月5日、NVIDIAからJetsonシリーズの新製品「Jetson Nano 2GB 開発者キット」(以下Jetson Nano 2GB)が発表され、59ドルの価格（日本国内販売はワイヤレスモジュール非同梱の54ドル版）とともに大きな話題になりました。「Jetson Nano 2GB」は、2019年3月に発表された「NVIDIA Jetson Nano 開発者キット」(4GB)と比べてメモリ容量が少なくなった代わりに価格を抑えた廉価版で、主に学生や教育者向けに位置づけられた製品です。 製品の発表のほかに、もうひとつ重要なトピックとして、NVIDIAが認定する「Jetson AI Certification」というAI認定制度がスタートすることも発表になりました。これからAI学習をはじめる人にとっては、まずは目指す目標のひとつとして、ビジネスでAIに関わっている人は修得するスキ
【特集】「Nintendo Switch」に搭載されるNVIDIA Tegraプロセッサーとは―試金石「NVIDIA SHIELD」から紐解く | Game*Spark - 国内・海外ゲーム情報サイト
10月20日、任天堂は次世代ゲーム機となる「ニンテンドースイッチ」の情報を公開しました。「ニンテンドースイッチ」は、据え置き機と携帯機を文字通りスイッチできるゲームハードで、プロセッサーにはGPU業界大手NVIDIAの専用にカスタムされたTegraプロセッサーが搭載されています。NVIDIAが500人年かけ共同開発を行ったという「ニンテンドースイッチ」にはどのような技術が使われ、どのような革新がもたらされるのか、紐解いていきます。 ■Tegraプロセッサーとは 「ニンテンドースイッチ」に搭載されるTegraプロセッサーは、2009年頃に第一世代が誕生。当初はモバイル端末向けSoC（統合型プロセッサー）でしたが、世代を重ねるごとにタブレットやノートPC、Android OSのゲーム機などに採用されていきました。現在では、同社が開発を進める自動運転車プラットフォームのスーパーコンピューター「D
NVIDIA の技術が任天堂の新ゲーム機「Nintendo Switch」に採用されました | NVIDIA
新しいゲーム機Nintendo Switchについてすぐにわかることは、遊んでいてとても楽しい、ということです。素晴らしいグラフィックス、多数のゲームタイトル、そして驚くべきパフォーマンスで、「Nintendo Switch」は、何時間プレイしても飽きることのないインタラクティブなゲーム体験を提供するでしょう。 しかし、このような楽しいゲーム機の開発には、高度なエンジニアリング技術を要しました。任天堂との共同開発において、NVIDIAは500人年もの労力を、新しいゲームプラットフォームを作りあげるために、あらゆる面に注ぎ込みました。アルゴリズム、コンピュータアーキテクチャ、システムデザイン、システムソフトウェア、API、ゲームエンジン、周辺装置といった、新しいゲーム機を創るために必要な一つ一つの要素全てを任天堂と協力して一から再考、再設計することが、任天堂からお客様に対して家でも外でも変わ
人工知能、機械学習、ディープラーニングの違いとは | NVIDIA
本稿は、長年のテクノロジ・ジャーナリストであるマイケル・コープランド（Michael Copeland）氏がディープラーニングの基本を説明する一連の記事の第一弾です。 「人工知能は未来のテクノロジだ」、「人工知能はサイエンス・フィクションだ」、「人工知能はすでに私たちの日常生活の一部だ」――これらの説明はすべて事実であり、単にAIのどの面を指して言っているかによります。 たとえば、今年、Google DeepMindが開発したプログラム「アルファ碁」（AlphaGo）が囲碁の対局で韓国のプロ棋士イ・セドル（Lee Se-dol）氏を破った際に、DeepMindが勝った経緯を説明するため、「AI」、「機械学習」、「ディープラーニング」という言葉がメディアでさかんに取り上げられました。この3つは、どれもアルファ碁がイ・セドル棋士を打ち負かした理由の一部ですが、同じものではありません。 その関係
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
NVIDIA DIGITS
The NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) puts the power of deep learning into the hands of engineers and data scientists. DIGITS can be used to rapidly train the highly accurate deep neural network (DNNs) for image classification, segmentation and object detection tasks. DIGITS simplifies common deep learning tasks such as managing data, designing and training neural networks on multi
［GTC 2015］GPUが機械学習型AIを人間より賢くする？ NVIDIA CEOによるGTC 2015基調講演レポート
［GTC 2015］GPUが機械学習型AIを人間より賢くする？ NVIDIA CEOによるGTC 2015基調講演レポート ライター：西川善司 Jen-Hsun Huang氏（Co-Founder and CEO, NVIDIA）。最近，講演で氏が登壇するときは，決まって肩に鋲の入ったこのジャンパーを着ている 北米時間2015年3月17日，NVIDIA主催のGPUコンピューティング開発者会議「GPU Technology Conference 2015」（以下，GTC 2015）が米国サンノゼで開幕した。会期初日には，NVIDIAの社長兼CEOであるJen-Hsun Huang（ジェンスン・フアン）氏が登壇する基調講演が行われ，同社の最新製品や，GPGPU分野の最新動向についてが解説されている。 講演の冒頭で，Huang氏は「今日，アナウンスしたいことは4つある」と語りだした。スライドで掲
NVIDIAのカードサイズ“スパコン”「Jetson TX1」入荷も即完売。欲しい人は今すぐ予約しよう - エルミタージュ秋葉原
NVIDIAのカードサイズ“スパコン”「Jetson TX1」入荷も即完売。欲しい人は今すぐ予約しよう 2016.03.23 19:18 更新 2016.03.23 取材 演算処理性能1TFLOPSのNVIDIA製カードサイズスーパーコンピューター「Jetson TX1」がオリオスペックに入荷も即完売。次回入荷分も予約受付分のみで完売とされており、購入を検討しているなら当面は予約が必要だ。
Facebook、AIハードウェアをオープンソース化--NVIDIAと提携
Facebookは米国時間12月10日、同社の人工知能（AI）ハードウェアをオープンソース化する計画を発表した。 FacebookのエンジニアであるKevin Lee氏とSerkan Piantino氏は10日付けのブログ投稿で、ゼロから構築されたオープンソース化対象のAIハードウェアは、市販製品よりも効率的で多用途に適用可能であることを強調した。これは、Open Compute Project（OCP）規格に基づくデータセンター内でサーバが稼働できるためだという。 「多くの高性能コンピューティングシステムは、特殊な冷却構造などの独自インフラが動作に必要となるが、われわれはこれらの新しいサーバを熱性能と電力効率の面で最適化し、われわれ独自のフリーエアー冷却を採用したOCP規格準拠のデータセンターでも稼働できるようにした」とLee氏とPiantino氏は説明した。 「Big Sur」という開
CUDA - Wikipedia
CUDA（Compute Unified Device Architecture：クーダ）とは、NVIDIAが開発・提供している、GPU向けの汎用並列コンピューティングプラットフォーム（並列コンピューティングアーキテクチャ）およびプログラミングモデルである[5][6][7]。専用のC/C++コンパイラ (nvcc) やライブラリ (API) などが提供されている。なおNVIDIA製GPUにおいては、OpenCL/DirectComputeなどの類似APIコールは、すべて共通のGPGPUプラットフォームであるCUDAを経由することになる[8]。 概要[編集] CUDAの処理の流れ 1. メインメモリ（ホストメモリ）からデータをGPU用メモリ（デバイスメモリ）にコピーする。 2. CPUがGPUに対して処理を指示する。 3. GPUが必要なデータを取り込み各コアで並列実行する。 4. 結果をG
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【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 NVIDIAのTegraを採用する任天堂の新ゲーム機「Nintendo Switch」
【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 NVIDIAがPascalアーキテクチャのGeForce GTX 1080(GP104)を発表
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10Wで1TFLOPSを実現する小型スパコン「Jetson TX1」 ～ディープラーニングとの併用で自律ロボット運用の要となる
NVIDIAのGPUが実現する深層学習が作る未来 ～自動運転やアニメイラストの自動生成など、「Deep Learning 2016」講演
【GTC2014】NVIDIA、基調講演でCUDAを自動車にもたらす開発キット「JETSON TK1」の提供開始など発表