![4EFLOPSのAI性能を発揮するNVIDIA A100搭載スパコン「Perlmutter」](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6872320b9a68aa381c00cbd6ee0c110646fe7d09/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fpc.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fpcw%2Flist%2F1327%2F587%2F01.jpg)
NVIDIA Jetson developer kits serve as a go-to platform for roboticists because of its ease of use, system support, and its comprehensive support for accelerating AI workloads. In this post, we showcase our support for open-source robotics frameworks including ROS and ROS 2 on NVIDIA Jetson developer kits. This post includes the following helpful resources: ROS and ROS 2 Docker containersAccelerate
2020年8月、AIソフトウェア/ソリューション開発を手掛けるスタートアップのエクサウィザーズが高性能2眼レンズ搭載のAIカメラ「ミルキューブ」を発売した。特徴の1つはそのデザイン性にある。現在市場に多く出回るAIカメラの多くは、一目見れば「カメラ」だと周囲に伝わりやすいフォルムとなっている。これに対してカラーリングを施した立方体形状のミルキューブは、カメラというより、まるで小型スピーカーなど家電製品のようなデザインに仕上がっている。 だが、“インテリア感”を前面に押し出した見た目を裏切るかのように、処理性能は高い。GPUとしてNVIDIAの組み込みAIコンピュータ「Jetson Nano」を筐体に内蔵しており、工場現場の不良品検知や物流支援などの用途にも十分適用できる。AIカメラを開発するためにJetson Nanoを活用する事例は多数あるが、Jetson Nanoそのものを最終製品に組
NVIDIAが開発している対話型AIシステムが「Jarvis」(ジャービス)だ。以前から開発についてはアナウンスされていたが、ついに正式にリリースされた。しかも日本語対応で。 「GTC 2021」のオンライン基調講演でNVIDIAのCEO、ジェンスン フアン氏(Jensen Huang)がこのニュースを紹介するとともに、聞き取り、発話、翻訳などのデモを行った。「Jarvis」はHuang氏が話した言葉を瞬時にテキスト化し、更にはHuang氏が話した英語を日本語にリアルタイム翻訳して見せた。 対話型AIフレームワーク「NVIDIA Jarvis」 NVIDIAは現地時間の4月12日、「NVIDIA Jarvis フレームワーク」の提供を開始したことを発表した。これは最先端のAIトレーニング済みディープラーニング モデルとソフトウェア ツールを活用して、さまざまな業界と分野向けに、対話型AIサ
NVIDIAが「Grace」というCPUを発表した。2020年NVIDIAとソフトバンクが合意した、「ソフトバンクが持つArm社の株式をNVIDIAに売却する」というスキームの効果が早くも出てきた形だ。 Graceは、Armが設計する次世代のNeoverse(ネオバース)というCPUのIPデザイン(半導体の設計図)を採用し、次世代Neoverseコアを複数内蔵するCPUになる。 このArmアーキテクチャのCPU製品が発表されたこと自体は既定路線であり、何も驚くべき事ではない。 そもそもNVIDIAは、Arm CPUを既に10年以上前から販売している。具体的には、同社がスマートフォンやタブレット向けにかつて販売していた「Tegra」、そして現在自動車向けに販売している「DRIVE」シリーズは、ArmベースのCPUを内蔵している。 だから、「データセンター向けにArm CPUを投入する」という
NVIDIA Announces CPU for Giant AI and High Performance Computing Workloads NVIDIA Grace is the company's first data center CPU, an Arm-based processor that will deliver 10x the performance of today’s fastest servers on the most complex AI and high performance computing workloads. ‘Grace’ CPU delivers 10x performance leap for systems training giant AI models, using energy-efficient Arm cores Swiss
2021年4月12日、NVIDIAが、対話型AIの構築が可能になるソフトウェアフレームワーク「Jarvis」の提供を開始したことを発表しました。Jarvisは膨大なデータによってトレーニングされているとのことで、「開発者は高精度な自動音声認識や言語理解能力を備えた対話型AIエージェントを開発可能になる」とNVIDIAは述べています。 NVIDIA Announces Availability of Jarvis Interactive Conversational AI Framework | NVIDIA Newsroom https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-availability-of-jarvis-interactive-conversational-ai-framework NVIDIA Jarvis: Worl
米NVIDIAは4月12日(現地時間)、オンラインで年次カンファレンス「GTC 2021」を開催し、多数の新製品を発表した。本稿ではその一部を簡単に紹介する。詳細は各項目にある公式ブログのリンクを参照されたい。 初のデータセンター向けCPU「Grace」 CPU「Grace」(コードネーム)は、昨年9月に買収を発表した英Armの技術を採用する独自CPU。数十億ものパラメータを含むAIモデルのトレーニングで現在ボトルネックになっているCPUの問題を解するために、GPUと緊密に結合できるCPUとして開発したとしている。AIトレーニングで、現在最速とされるサーバの10倍の性能を提供するという。 Grace搭載のスーパーコンピュータを米HPE(Hewlett Packard Enterprise)が構築し、2023年にスイス国立スーパーコンピューティングセンター(CSCS)と米エネルギー省ロスアラ
Ubuntu OSイメージの作成 公式サイトからJetPackイメージをダウンロードします。 項目が多くて探しにくいですが、以下の画像のようにJetPack 4.6.1を使用します。 SEARCHの欄に”jetson nano”と入れると候補がしぼられるので探しやすくなります。 ダウンロードしたzipファイルは圧縮ファイルですが、解凍せずに使いますのでそのままにしておいてください。 以下、Macで実施する例を載せていますが、ここで使用するSD Card FormatterとBalena EtcherはWindows用もありますので、同様に実行できます。 SD Card Formatterでフォーマットします。通常、Quick formatで問題ないようですが、うまく行かない場合はOverwrite formatしてください。 Balena EtcherでJetPackイメージをSDカードに
1 はじめに CX事業本部の平内(SIN)です。 エッジで機械学習の推論を行う場合、SageMaker Neo(モデル最適化)とJetson Nanoという組み合わせは、非常にコスパが高いと感じています。 今回は、2021/02/20 現在で最新のJetPack 4.5と、DLR(Deep Learning Runtime) 1.8.0の環境をセットアップする手順を纏めました。 2 JetPack 4.5 最新のJetPackは、下記でSDカードイメージ(jetson-nano-jp45-sd-card-image.zip 6GByte)としてダウンロードできます。 JetPack SDK セットアップ後に、jtopで確認すると、JetPackのバージョンが確認可能です。 必須では有りませんが、DLRを使用してモデルを動作させる場合、少し大きなものだと、メモリ不足で止まってしまう事があるの
最新情報 (2022-06-15 時点) エヌビディアの佐々木です。 2020 年 6 月にこの記事を書いて以来、Windows Insider Preview や NVIDIA ドライバの新しいビルドが出たタイミングなどで記事を更新してきましたが、あちこちに注釈が増えて読みづらくなってきたので、今後はこの「最新情報」セクションに新しい情報を集約しようと思います。あと、更新履歴は記事末尾へ送りました。 私が動作を確認したバージョン Windows のビルド: 22621.1 (Windows 11 バージョン 22H2) NVIDIA ドライバ: 512.95 nvidia-smi コマンドの GPU-Util 欄が "N/A" になってしまう問題は解決! 実行した NGC コンテナイメージ nvcr.io/nvidia/tensorflow:22.05-tf2-py3 Docker De
・2020/06/27 【2020年】Jetson Xavier NX 開発者キットが安かったので衝動買いした件、標準販売価格5万円が4万4千円! 【ザビエル元年】Jetson Xavier NX 開発者キットを最安値で購入で、しかも国内在庫で注文から翌日で到着、ザビエル開封レビュー ・2019/03/20 NVIDIA Jetson Nano 開発者キットを買ってみた。メモリ容量 4GB LPDDR4 RAM Jetson Nanoで TensorFlow PyTorch Caffe/Caffe2 Keras MXNet等を GPUパワーで超高速で動かす! ● Jetson Nano、Jetson Xavier NXの便利スクリプト 対応環境 Jetson Nano Jetson Xavier NX 2021/02 JetPack 4.5.1 PR Production Release
※ この記事は以前私が Qiita に書いたものを、現状に合わせて更新したものです。(内容、結構変わりました) ※ 2021/01/08 CUDA Toolkit 11.2 のリリースに伴い、「NVIDIA ドライバのインストール」節を更新しました。 ※ 2020/09/24 CUDA Toolkit 11.1 のリリースに伴い、「NVIDIA ドライバのインストール」節を更新しました。 エヌビディアの佐々木です。 この記事では、Docker 等のコンテナで GPU を利用するための「NVIDIA Docker」の現状を紹介します。 「Docker で GPU を使うためにあちこち調べてみたけれど、nvidia-docker コマンドを使えばよいとか、--rutime=nvidiaオプションが必要とか、はたまた Docker が標準で GPU をサポートしたとか、色々な情報があってよくわか
NVIDIA は訓練済みモデルを公開している NVIDIA は最新のモデルの実装や、訓練済みモデルを公開しています。 カタログページ では、DeepLearning に限らず docker のコンテナなど分野問わず研究成果を公開していて見ていて楽しいです。 また、github の NVlabs では、実装が置いてあったりします。 今回は、この中から面白そうなもので、訓練済みモデルをダウンロードできるものを使って遊んでみたいと思います。 使うモデル NVlabs の中の FUNIT というものを使って遊びたいと思います。 pix2pix のような Image-to-Image Translation のモデルのようです。 犬を別の動物に変えるような画像を生成したりしています。 訓練では動物の顔を別の動物の顔に変換するような訓練をしていますが、自分の顔の画像を入力して自分の顔を別の動物に変えて
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
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