検索結果
-
明日はスト高!!! しかも連続スト高になるかも?!!!!!! CUDAにKudanが食い込んだ!!!!!!! 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]。 ↓↓↓ https:// ja.wikipedia.org/wiki/CUDA Kudan発表 ↓↓↓ https:// www.kudan.io/jp/archives/1501 今回のコラボレーションにおいて、NVIDIA向け最適化(CUDA-acceleration)を行ったKudan Visual SLAMは、AI活用した深度認識やリアルタイム3次元再構築など、NVIDIAIsaacPerceptorの3D知覚機能を最大活用することで、その性能を大幅に向上させています。そして同様に、NVIDIAIsaacPerceptorは、KudanVisualSLAMとの統合の結果、動的な物体や変化が頻繁に発生する困難な環境において、位置推定の性能を大きく向上させています。
-
NVIDIA Isaac™ Perceptorは、Isaac ROSの上に構築されたNVIDIAの加速ライブラリとAIモデルのリファレンスワークフローであり、倉庫や工場のような非構造化環境で認識、位置特定、操作を行う強力な自律移動ロボット(AMR)を迅速に構築するのに役立ちます。
-
NVIDIAから先に発表されておりました!!! エコシステム 当社の業界パートナーおよび協力者は、NVIDIA Isaac Perceptor とアクセラレーテッド コンピューティングを自社のプラットフォームおよびソリューションに統合しています。 主な利点 今日の非構造化環境 (製造、倉庫、物流、屋外環境など) は、AMR に特有の予測可能性の課題をもたらします。これには、荷物の集荷や降ろしなど、タスク固有の複雑さが含まれます。NVIDIA アクセラレーション ライブラリと AI モデルは、高度な 3D 認識機能を有効にして開発者がこれらの複雑さを克服し、特定のニーズに最適なパフォーマンスとモジュール性を確保するのに役立ちます。 オープンエコシステム ROS上に構築 NVIDIA Isaac Perceptor は、オープンソースのROS 2 (Robot Operating System) ソフトウェア フレームワーク上に構築されています。これにより、ROS コミュニティの何百万人もの開発者が、NVIDIA アクセラレーション ライブラリと AI モデルを簡単に活用して、AI ロボットの開発と展開のワークフローを加速できます。 移動ロボット向けに完全に最適化 自律型フォークリフトや産業用移動ロボットの開発者向けに特別に構築されたテクノロジを探り、障害物検出や占有マッピングのための堅牢な視覚オドメトリと 3D サラウンド ビジョンを強化します。 スケーラブルなセンサーアーキテクチャ すべてのカメラと慣性計測ユニット (IMU) 間で時間同期を実現する、1 台から 8 台のカメラに対応した業界初のスケーラブル アーキテクチャを活用します。 導入準備完了 Isaac Perceptor には、モバイル ロボット用に事前に統合され、広範囲にテストされたサブグラフが付属しており、既存のソフトウェア スタックおよびロボットとのシームレスな統合が保証されます。 主な特徴 既存の AMR スタックに統合するか、NVIDIA Nova Orin 開発キットで評価します。
-
19時間前にNVIDIAから先に発表されておりました!!! NVIDIA アイザック パーセプター Isaac ROS上に構築された NVIDIA Isaac™ Perceptor は、NVIDIA アクセラレーション ライブラリと AI モデルのリファレンス ワークフローであり、倉庫や工場などの非構造化環境で認識、位置特定、操作を行う堅牢な自律移動ロボット (AMR) を迅速に構築するのに役立ちます。Isaac Perceptor テクノロジを独自の AMR スタックとサービスに統合して、高度な認識機能を実現します。 ↓↓↓ https:// developer.nvidia.com/isaac/perceptor
-
最悪の情報と、超弩級の好材料を同時に出してきたね。 判断がつかないよ。 でも長期的に見れば好材料のほうがはるかに大きいのだが。 ■Kudan Visual SLAM技術、NVIDIA Isaac Perceptorへの統合を完了 NVIDIA向け最適化(CUDA-acceleration)を行ったKudan Visual SLAMは、AI活用した深度認識やリアルタイム3次元再構築など、NVIDIA Isaac Perceptorの3D知覚機能を最大活用することで、その性能を大幅に向上させています。そして同様に、NVIDIA Isaac Perceptorは、Kudan Visual SLAMとの統合の結果、動的な物体や変化が頻繁に発生する困難な環境において、位置推定の性能を大きく向上させています。 ■2024 年 6 月 2 日 — NVIDIA は本日、ロボット開発の世界的リーダー企業が、次世代の AI 対応自律マシンおよびロボットの研究、開発、生産に NVIDIA Isaac™ ロボティクス プラットフォームを採用すると発表しました。 BYD Electronics、Siemens、Teradyne Robotics、および Alphabet 傘下の Intrinsic は、NVIDIA Isaac アクセラレーテッド ライブラリ、物理ベースのシミュレーション、AI モデルを自社のソフトウェア フレームワークやロボット モデルに統合し、工場、倉庫、配送センターを非常に効率的で安全なものにし、反復作業や超精密作業のためのインテリジェント アシスタントとして機能させている、世界的なロボット業界のリーダー企業の一部です。 h ttps://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000471.000012662.html
-
「NVIDIA GTC 2024」イベントレポート: 人工知覚(AP)技術と人工知能(AI)エコシステムとのコラボレーション深化に向けて 3/27の上記 IR は、NVIDIA とのコラボを匂わせることが主かと思っていたが、水面下では実際にコラボの動きがあるかもしれない。 理由は、 アルゴリズムと半導体の(大手半導体パートナー)融合について、技術資料 IR をわざわざ出し、決算報告でも言及している。 上記の IR でもコラボについて言及。 また、NVIDIA のテクニカルブログの中で、Issac Perceptor 開発で技術協力企業の中に kudan を挙げている。 協力している技術が、cuVSLAM のマップ以外の位置推定部分か? 3Dマップ構築の nvblox の中か?は分からない。 ちなみに、ここで言うコラボとは、 kudan のモバイルロボット開発キット(MRDK) 等が NVIDIA@Jetson を活用し、かつ kudan/SLAM アルゴリズムをキットまたはコンピュータ(Vecow等)上で最適化するという 意味ではなく、 NVIDIA@Jetson のライブラリに kudan アルゴリズムが組み込まれ、かつ、そのアルゴリズムに合わせて回路(GPU/アクセレーター)が作り込まれるという意味。
-
ここは、研究進捗IRが以前から少な過ぎるので、本当に社員はどの程度の仕事をしているのか? 社は、2022 年 10 月 31 日付「新規化合物に関する研究着手のお知らせ」でお知らせしたとおり、臓器線維症に関する新規化合物の創薬研究を行っております。臓器線維症の新しい作用機序の報告論文によって治療標的として有望な可能性があるとされたリン酸化酵素(キナーゼ)について、当社化合物ライブラリに本キナーゼを強く阻害する化合物が複数存在することが判明しております。その後、2023 年 5 月 15 日付「新規化合物に関する研究進捗のお知らせ」のとおり、培養細胞を用いた薬効評価において、当社の複数の化合物が当該論文と同様に臓器線維症の発症機序を阻害することの確認がとれました。 この研究がライセンスアウトされ臨床承認したら、恐ろしい事と思ってしまいます。 宝くじみたいですが。
-
なんでここの量子ドットレーザチップは、半導体パッケージに搭載されないんだよ。 合理的に考えれば半導体パッケージに光通信モジュールが搭載されなければならない。 アイオーコアのトランシーバは半導体パッケージの外に接続する光通信部品。これじゃダメだ。 イビデン、新光電気他10数社に半導体パッケージのライブラリモジュールとして何故採用されないんだ。 イビデンの半導体パッケージのライブラリモジュールになれば直ぐにエヌビディアが使ってくれるのに。 まったく。
読み方:クーダ CUDA 【…
2024/06/03 23:06
読み方:クーダ CUDA 【Compute Unified Device Architecture】 概要 CUDA(Compute Unified Device Architecture)とは、コンピュータのグラフィックスプロセッサ(GPU)を利用して汎用の並列計算を行うためのソフトウェア開発・実行環境の一つ。米NVIDIA社が自社製GPU向けに開発・提供している。 ↓↓↓ https:// e-words.jp/w/CUDA.html GPUは3次元グラフィックス描画や動画データの圧縮・再生などに必要な処理を高速化するため、比較的単純な計算を多数のデータに並列に実施する大規模な演算装置を内蔵している。これをグラフィックス関連以外の様々な用途に応用することを「GPUコンピューティング」あるいは「GPGPU」(General-Purpose computing on GPU)という。 CUDAはNVIDIA社製GPUで汎用の並列計算を行うためのプログラミング環境を提供するもので、専用のプログラミング言語やコンパイラ、ライブラリ、API(Application Programming Interface)などで構成される。