検索結果
-
2024.05.21 シーメンスとNVIDIAの先端技術を活用し、 産業用エッジ生成AIソリューション「LLaVA Edge Vision」を開発しました ~「第8回 AI・人口知能 EXPO春」の菱洋エレクトロ展示ブースで紹介 ~ https://www.headwaters.co.jp/news/nvidia_genai_llava_edge_vision_ai_expo.html ■開発の経緯 ヘッドウォータースでは、「Azure OpenAI Service」による企業向けGPTサービスラインナップの拡充を行っており、企業向けに生成AI、ならびにLLM(大規模言語モデル)と当社の技術力を活かしたRAG(Retrieval Augmented Generation)システム、伴走支援型ラボなど多くのソリューションを企業に提供して参りました。 また、NVIDIAとのコラボレーションによって、「NVIDIA® Jetson」シリーズを活用したエッジAIソリューションの開発に取り組み、スマート化を推進する企業に対しても同様にソリューションを提供して参りました。 そのような状況の中、当社が強みとしているエッジAI領域で、スマートファクトリー、スマートストア、スマートシティ、スマートモビリティを提供する顧客企業から「生成AIを使って、さらにスマート〇〇化を進められないか?」というご相談をいただく機会が増えております。 こうした声に応えるため、ヘッドウォータースでは、2024年3月から生成AI×エッジAI領域の取り組み強化を目的に、「NVIDIA® Jetson Orin™ Nano」上で稼働する小規模言語モデルSLMと画像言語モデルVLMの検証を開始しました。 今回、この検証から得た知見、およびシーメンスとNVIDIAの先端技術を活用して「LLaVA Edge Vision」を開発しました。
-
NVIDIAは色々な製品を開発していますし、それらの開発には何年もの時間と人的なリソースが必要ですから、任天堂に製品を提供するにしても、それをゼロから開発するのではなく、汎用品とした開発した製品の中から、任天堂の用途に適したものを選択し、それを任天堂用にカスタマイズして製品化します。 NVIDIAには組み込み用途のワンボードコンピュータがあり、Jetsonというシリーズ名で製品化されています。その中でスイッチに適した製品は、スイッチ用としてはJetson (TX1) Nanoという製品であり、新型スイッチ用としては、この後継のJetson Orin Nanoという製品になります。 また、このJetson Nanoは最近になって製造が打ち切りになっていて、NVIDIAではJetson Orin Nanoへ更新していますから、Jetson Nanoをスイッチに使用している任天堂は、当然のこととして、スイッチの素材をJetson NanoからJetson Orin Nanoへ更新しなければなりません。 まあ、ここまでは一本道であり、迷う要素は皆無です。選択肢はこれしかありません。 問題は、ここからであり、このJetson Orin Nanoには何種類かの性能の異なる製品があり、そのどれを使うかということと、さらにそれを任天堂用にどうカスタマイズするかということです。 しかし、それらは、任天堂が、実際のソフトを動作させたり、必要な情報を取るための基本のベンチマークテストをかけながら、最適な使用を導き出し、さらに試作ボードを作り、テストを繰り返しながら、最適な構成に絞り込みます。まあ、それは繊細な作業であり、こまかく知ってもあまり意味はありません。
-
新しいスイッチについての技術的な書き込みでよく見かけるキーワードはT239というプロセッサですが、これをNVIDIAのホームページで検索しても、全く何もヒットしません。要するに、どこかのブロガーが、何かを解析して、このキーワードを見つけたと言っているだけで、検証はされていないようなので、まあ噂の一つという理解でいいでしょう。 やはり詳しく知りたいなら、NVIDIAのホームページの開発者向けのブログを当たれば、ポツポツと参考になりそうな情報があるので、それを参考にするのが、調査の正攻法です。 さらに、任天堂が公式に発言していることでも、開発者のインタビューなどでもポツポツと参考になりそうな情報がありますから、それも組み合わせると、かなり正確に新しいスイッチの正体の迫れます。 まあ、これは少し面倒な作業なのですから、自分の大切な資産がかかっていますから、ある程度の面倒さは仕方ないということです。 ところが、ゲーム関連の書き込みなどを見ていて、このNVIDIAのホームページや任天堂のホームページなどにポツポツ出ている情報についての記述は極めて少ないことがわかります。 せめて、Jetson Orin NanoとかJetPackくらいのキーワードが出てきてもいいだろうと思うのです。一応技術的なことを書くなら「それくらいのことは調べろよな」ということです。 こういう一次情報を調べる努力をしないで、誰かのブログなどの受け売りや又聞きでそれらしいブログを書くのはやめて欲しいものです。
-
NVIDIAのホームページの開発者向けのページには、現行のスイッチに使われているJetson Nanoと、新しいスイッチに使われる新機種のJetson Orin Nanoの性能比較ページがあり、そこでは5倍くらいの性能向上が期待できるテスト結果が公開されています。 また、Jetson Orin Nanoでは、半導体ストレージには、従来のeMMCから、新しい技術のUFSに世代交代していて、読み書き性能で5倍くらい高速化されています。 さらに、メモリシステムは、従来のDDR4から、最新のDDR5に更新されていて、5割くらいの性能向上が期待できます。 さらに、AMDのFSRなどの超解像度技術が使われ始めているので、2倍から4倍くらいの仮想的な性能向上が期待できます。 さらに、マルチユーザでのゲームサーバは、従来はその処理をスイッチ上で行い余分な負荷を発生させていましたが、それがグーグルサーバを使うようになったことで、この負荷が外部に排出されたので、その分の負荷が減っています。 というふうに調べると、新しいスイッチの実効性能は、今のスイッチの2倍から5倍の範囲内に入ると予想できます。
-
古川さんは、これから発表する製品はスイッチの後継機種と明確に発言していますし、ニンダイのソフトの件でも、後継機種は扱いませんと、再び後継機種という言葉を使っていますから、新しいスイッチが、スイッチの後継機種であることは明確であり、スイッチとの後継関係があることを示唆しています。 これはNVIDIA がJetson Nanoの後継はJetson Orin Nanoという発言と重なっていて、同じ内容であることがわかります。 またNVIDIA はJetson Nanoのサポートをこの春に打ち切るという発言とも符合しています。 さらにJetso NanoとJeton Orin Nanoは開発環境が共通なので、ソフトに互換性があることもわかります。
-
わかっていない人も多いでの、スイッチと新型スイッチのソフトの互換性について改めて説明します。 そもそも、新旧のスイッチの元となるコンピュータは、旧型がNVIDIAのJetson Nanoという製品を採用していて、新型スイッチはその後継のJetson Orin Nanoという製品を採用します。 そして、これらのコンピュータは共に、NVIDIAのJetPackという開発環境を利用していて、Jetson Nano用の開発環境であるJetPackを機能拡張したものがJetson Orin Nanoの開発環境であるJetPackであり、このことからソフトには高い互換性があることがわかります。 しかもJetPackはLinuxまで含んでサポートされていますから、OS環境のサポートも完璧であることがわかり、スイッチで使われているOSもFree BSD UNIXであり、Linuxとは姉妹関係にありますから、その技術は当然スイッチにも利用されています。 さらに、NVIDIAはJetPackの開発者であり、そのソースコードを持つていますから、それをx86ベースのWindows機に移植することができ、スイッチの開発環境と統合できます。
-
NVIDIAは市場を失いたくありませんから、ソフトの互換性については、ハードとソフトの両面から、万全の対策をしています。 スイッチに使われているJetson Nanoの公式な後継はJetson Orin Nanoですが、その開発環境は、Jetson NanoはJetPackというNVIDIAの環境があり、Linuxまでセットにして提供しています。このJetPackは、Jetson Nanoの後継のJetson Orin NanoについてもJetPackを更新することで対応しています。 要するに、Linuxを含めた開発環境は、Jetson NanoとJetson Orin Nanoについては一貫した環境があり、このことはソフトの互換性が確保されているということを意味します。 もちろん、スイッチのソフトは、基本はx86ベースのパソコンで開発されていますが、NVIDAはJetPackのソースコードを持っていますから、それをx86ベースのパソコンでコンパイルすれば、JetPackは動作しますから、それを汎用のゲーム開発環境と組み合わせれば、完全なスイッチの開発環境をバソコンで実現できます。 要するに、x86ベースのパソコンで動いている今のスイッチの開発環境は、適切にアップグレードすれば、そのまま新しいスイッチの開発環境として動作します。 これは多くのソフト開発会社にとってはとても良いことであり、開発した、あるいは今開発している多くのソフトは、再コンパイルすることで、新しいスイッチでも動作します。
-
そもそも、NVIDIAは、現在のスイッチに使われているJetson Nanoのサポートを最近中止していますから、任天堂がスイッチをそのままやりたくても、環境的にやれなくなっています。また、通信の規格や、メモリなどの部品の規格も、世代交代が進んでいて、周辺技術との整合性を維持するためにも、スイッチの更新は不可欠です。 惜しまれる中での世代交代が、一番良い世代交代です。
コレには参りましたよね(汗) …
2024/05/30 09:59
コレには参りましたよね(汗) ↓↓↓ https:// www.nikkei.com/nkd/disclosure/tdnr/20240423574536/ Kudan:Kudanの視点~Kudan CTOが読み解く人工知能と人工知覚の結びつき~を公開 2024年4月23日Kudan株式会社Kudanの視点〜Kudan CTOが読み解く人工知能と人工知覚の結びつき〜を公開高度な人工知覚(AP)技術で世界をリードするKudan株式会社(本社:東京都渋谷区、代表取締役CEO:項大雨、以下Kudan)は、この度、『Kudanの視点〜Kudan CTOが読み解く人工知能と人工知覚の結びつき〜』と題した記事を別紙にて公開しましたのでお知らせいたします。この記事では、Kudanの事業環境や将来予測、その中における経営戦略などの解説を行ってまいりますが、今回は、世界中で注目が高まっている半導体産業において、パートナーとKudanが取り組む人工知覚と人工知能の融合など、今後の展望について解説しています。【Kudan株式会社について】Kudanは、人工知覚(AP)のアルゴリズムを専門とするDeep Tech(ディープテック)の研究開発企業です。人工知覚(AP)は、人工知能(AI)と相互補完する技術として、機械を自律的に機能する方向に進化させるものです。現在、Kudanは高度な技術イノベーションによって幅広い産業にインパクトを与えるDeep Techに特化した独自のマイルストーンモデルに基づいた事業展開を推進しています。詳細な情報は、Kudan のウェブサイト(https://www.kudan.io/jp/)をご参照ください。■ 会社概要会社名:Kudan株式会社証券コード:4425(東証グロース)代表者:代表取締役CEO 項大雨■ お問い合わせ先はこちら Kudanの視点〜Kudan CTOが読み解く人工知能と人工知覚の結びつき〜Written by Anthony Glynn, Kudan CTOロボット工学とエッジ・コンピューティングに関するNVIDIAの視点先月、Kudanはサンノゼで開催されたNVIDIAのGPU Technology Conference (GTC)とJetson Partner Dayに参加しました。ジェネレーティブAIや広範なロボティクス分野の最新動向に直接触れ、市場動向に対するNVIDIAの視点について理解を深め、NVIDIAのロボティクスチームやその他の潜在的な協力者と協力を進める絶好の機会となりました。NVIDIAの成長の大部分は現在データセンターに集中しており、これは計算集約的なモデルが主流である生成AIの現在の状況を反映しています。大規模言語モデル(LLM)のパラメータ数は通常数十億であり、GPT-4のような最近の進歩は1兆パラメータの大台に乗ると推定されています。しかし、ロボット工学やエッジ・コンピューティングにおけるアクセラレーテッド・コンピューティングとなると、まだ日が浅いです。小型言語モデル(SLM)とミニ視覚言語モデル(VLM)は、Orin Nanoを含むNVIDIA Jetsonデバイス上で実行可能です。しかし、エッジ・コンピューターは単一のタスク以上の処理を期待され、ロボットやエッジ・デバイスが実行するタスクの重要な性質は、エラーに対する許容度をはるかに低くする必要があります。チャットボットは何度かミスを犯してもユーザーに価値を提供できるが、ロボットがミスを犯せば、その代償は破滅的なものになりかねません。エッジ・コンピューティングとロボティクスの将来に対するNVIDIA社の強気な見通しは、これらの分野への戦略的投資の指針となっています。この初期段階とその先に横たわる課題にもかかわらず、エッジAIの市場機会は紛れもなく大きいです。この市場拡大の時期はまだ不確定だが、それが意味する機会の大きさは明らかです。ロボット工学におけるAIの役割人工知能(AI)は、ロボット工学の分野に計り知れない影響を与えています。ディープ強化学習技術は、脚式ロボットによる凹凸のある地形の移動や、高速で移動するドローンの操縦など、予測不可能で複雑な環境におけるロボットの制御に不可欠なものとなっています。