NVIDIA、端末デバイスへのディープラーニングの導入を加速する高性能Jetson TX2を発表

人工知能と機械学習はユーザーからますます注目を集めており、AIの応用は徐々に世間の注目を集め始めています。人工知能と機械学習に関して、ユーザーの最初の反応は、それらをサポートする強力なコンピューティング プラットフォームが必要であるということです。多くのメーカーが発表したソリューションでは、コンピューティング部分は主にバックエンドで実行されます。しかし、NVIDIA は、強力なフロントエンド コンピューティング機能を備えた人工知能ソリューションだけが、機械学習の発展を真に促進し、人々に真の利便性をもたらすことができると考えています。この目的のために、NVIDIA は Jetson コンピューティング プラットフォームを立ち上げました。

Jetson TX1 に続き、NVIDIA はより強力な Jetson TX2 を再び発売しました。最近、北京の NVIDIA 新本社で開催された Jetson TX2 Editor's Day イベントで、NVIDIA は新世代の Jetson コンピューティング プラットフォームの強力なコンピューティング機能をメディアに披露しました。

NVIDIA中国のシニアマーケティングディレクターであるLiu Nianning氏は、人工知能とディープラーニングに関して、将来どのような応用シナリオであっても、フロントエンドとバックエンドに人工知能が含まれるべきであり、それが中国市場を重視している理由だと語った。

NVIDIA ChinaのシニアテクニカルマネージャーであるLi Ming氏は、イベントに参加したメディアに対し、Jetson TX2の関連技術パラメータを詳細に紹介しました。報道によると、TX2 は TX1 の小型化と高度に統合された機能を継承し、クアッドコア ARM A57 CPU、Pascal アーキテクチャ GPU (16nm プロセス)、最大 8G のメモリ、32G のソリッド ステート ストレージなどのコンポーネントをクレジットカード サイズに統合しています。このデバイスの標準的な消費電力は 7.5W で、これは Maxwell ベースの前モデルよりも低くなっています。李明氏は、アルゴリズム、データ規模、計算能力が人工知能の3つの要素を構成しており、TX2の強力な計算性能はディープラーニング端末機器の開発を効果的に促進できると述べた。

李明氏は、Jetson TX2チップは都市のセキュリティ、スマートドローン、海洋観測、スマート農業、産業用および商業用ロボットなど、より多くのシナリオで使用され、幅広い展望があると述べた。組み込みデバイス向けのコンピューティング チップにおいて比類のない利点を備えています。同氏は、Jetson TX2は消費電力を増やすことでさらなるパフォーマンス向上をもたらすことができると述べた。電力が15Wに増加した場合、計算能力はTX1の2倍になる。 Li Ming氏は、TX1とTX2はどちらも自動周波数調整機能を備えており、CPUコア、GPUコア、メモリ周波数を制御し、いくつかの電圧と電気周波数をより適切なレベルで制御できると述べました。ディープラーニングの実行や高密度ターゲットの選択など、より重いタスクを処理する場合、最適なパフォーマンスを実現するために電圧が自動的に増加します。もちろん、ドローンが空中を飛行していて単純なナビゲーションのみを行っている場合は、耐久性という目標を達成するために自動的に周波数を下げることができます。

このイベントでは、NVIDIA は 2 つのパートナーを招待し、メディアに製品と Jetson ソリューションの利点を紹介しました。 Hikvision研究所の高性能コンピューティング部門のディレクターである王鵬氏は、NVIDIAはKeplerアーキテクチャからMaxwell、そして現在のPascalアーキテクチャへと発展し、4年間でGPUの推論性能を26倍向上させたと語った。 Jetson TX2 の発売とそれがもたらす高いパフォーマンスにより、さまざまな端末デバイスの開発をさらに進め、より多くの優れた人間の目の認識と人工知能のソリューションをユーザーに提供できるようになります。

北京オリオンスターテクノロジー株式会社の副社長である江超氏は、ロボットの視覚は遅延に敏感な問題であり、最善の解決策はローカルでコンピューティング処理を実行することだと語った。 Jetson TX2 は強力なコンピューティング能力を備えており、720p のカラー画像を 100 フレーム/秒以上で処理できます。つまり、TX1 に基づく認識ツールをさらに導入して、端末デバイスに意味理解などの新しい機能を追加することができます。同氏は、Jetson TX2 は SLAM (同時位置推定とマッピング) のコンピューティング ニーズを真に解決すると述べました。

NVIDIA は、高性能や低消費電力などの利点に加えて、完全な開発キット (Jetpack SDK) とチュートリアルも提供しており、ユーザーは生産用の独自のプラットフォームを迅速に構築できます。

NVIDIA の Jetson TX1 組み込みコンピューティング プラットフォームは、2015 年末に正式にリリースされました。Jetson は小型で高効率であることから、徐々に多くのユーザーを魅了しており、その応用シナリオもドローンやロボットからスマートフォンやカメラなどの新しい分野にまで拡大しています。ユーザーのパフォーマンス要件が高まり続ける中、NVIDIA は新世代の組み込みコンピューティング プラットフォーム Jetson TX2 をリリースし、同社の人工知能端末コンピューティング ソリューションの Jetson シリーズを Pascal アーキテクチャ時代へと導きました。 Li Ming 氏によると、TX2 と TX1 は同じピン設計を使用しており、ユーザーは他の関連する研究開発や改良を必要とせずに TX1 から TX2 に直接アップグレードできるため、非常に便利です。

3 月末、NVIDIA 中国は本社をフォーチュン ファイナンシャル センター内の新しい場所に移転し、使用可能面積が 2 倍以上に拡大しました。私にとって、NVIDIA のオフィスを訪問したのは今回が初めてでした。その日は天候が良かったため、NVIDIA の新オフィスに立って北京の街全体をほぼ見渡すことができました。 NVIDIAは現在、ディープラーニングエンジニアのチームを拡大するために人材を募集していると報じられている。 Nvidia は、Jetson を、企業、スタートアップ、研究者、高校生など、誰でも端末アプリケーション用の新しい人工知能ソリューションを開発するために使用できるオープン コンピューティング プラットフォームであると説明しています。