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自動運転技術は急速に発展しており、特に中国の電気自動車メーカーやTeslaが市販車への導入を進めている。 将来的に自動車やロボットの自律走行が主流になると予測されている。 NVIDIAは自動運転技術開発のための包括的なプラットフォームを提供している。シミュレーション環境で十分なテストを行った後実車適用ができる優位がある。
NVIDIA DRIVEプラットフォーム概要背景自動運転技術は急速に発展しており、特に中国の電気自動車メーカーやTeslaが市販車への導入を進めている。 将来的に自動車やロボットの自律走行が主流になると予測されている。 NVIDIAは自動運転技術開発のための包括的なプラットフォームを提供している。 目的NVIDIAのDRIVEプラットフォームの主要コンポーネントとその活用方法を理解し、効率的な自動運転システムの開発を促進すること。 主要コンポーネントDRIVE AGX
Tier IV、ファーウエイ、テスラ各社の自動運転システムには独自のアプローチがあります。市販車実装では圧倒的にテスラ、ファーウエイが進んでいますが以下にそれぞれの主な特徴と違いをまとめてみます。
Tier IV: 日本のスタートアップ企業で、オープンソースの自動運転ソフトウェアプラットフォーム「Autoware」を開発しています。 主に公道での自動運転に焦点を当てており、特に地図情報を重視しています。 LiDAR (光検出と測距)センサーを主要なセンサーとして使用しています。 オープンな協力体制を重視し、様々な企業や研究機関と連携しています。 ファーウェイ (Huawei): 主に5G技術と人工知能(AI)を組み合わせたアプローチを取っています。 カメラ
Dell AI Factory with NVIDIA/DellとNVIDIAの強力なコラボレーションにより、エッジ、サブスクリプション、水冷DCで企業のAIをとりに行く。
エッジコンピューティング Dellは「Dell AI Factory with NVIDIA」を通じてエッジコンピューティングを強化しています。これには、AI対応の「Precisionワークステーション」や「Dell PowerEdge XR」サーバーを活用することで、データセンター外でもAIの能力を提供します。エッジデバイスでのAI導入により、リアルタイムでのデータ処理が可能となり、遅延を減少させ、ローカル環境での迅速な意思決定を支援します。 さらにお客様のユースケースを検
Nvidiaの自動車の自動運転のソフトはまだ大きく売り上げに貢献してるとは言えないが、中国の電気自動車会社及びテスラでは自動運転が市販車に使われている。今後、自動車もロボットも自律走行が主流になる。そこでNvidiaの自動運転周りのハードおよびソフトをどのように適用したら良いかまとめた。
キーポイント 「自動運転に必要なハードやソフトはどれでどのように運用すれば良いですか？」 「具体的な運用の流れとしてはどうなりますか」 「Drive AGXとDrive AVを説明してください」 「Drive Simについて詳しく説明してください」 「NVIDIA DRIVE AGXは市販車にも搭載されていますか？」 NVIDIA DRIVEプラットフォームは包括的な自動運転開発ソリューションを提供しており、各コンポーネントが異なる役割を果たしています。主要なコンポーネント
Hydra Multi-Distributed Policy（MDP）というフレームワークを使用して、自律走行車（AV）の運転能力を向上させる方法について説明する。
Hydra MDPは、効率的かつスケーラブルなAVのトレーニングと展開を実現するためのモジュラーアプローチを採用しています。 エンド・ツー・エンドの自律走行は、安全で信頼できる一般的な自律性を実現するために不可欠である。しかし、物理世界をナビゲートすることは難しい。現在のAV開発は、物体検出、追跡、軌道予測、経路計画、制御の各コンポーネントをモジュール化している。 しかし、このアプローチは実世界のシナリオでは不十分な場合があります。NVIDIAの研究者たちは、統一されたトラ
Canonical、Nutanix、Red Hat 等のプロバイダーが提供するオープンソースの Kubernetes プラットフォーム上の NVIDIA NIM により、ユーザーは API 呼び出しで大規模言語モデルを展開可能に
NVIDIA NIMとKServeの連携で、AIの利用がより簡単に 「Kserve」とはなんですか？ KServeは、予測的および生成的AIモデルをKubernetes上で提供するための標準的な、クラウドに依存しないモデル推論プラットフォームです。これは、大規模な使用ケースを想定して設計されています。 KServeは、以下のような特徴を持っています: オープンソース: KServeはオープンソースのソフトウェア。 Kubernetesベース: KServeはKuber
クラス最高のAIパフォーマンス：NVIDIAの技術が変える未来」「他社AI PCを凌駕するNVIDIA RTX GPUの秘密」「画像生成を加速するNVIDIA：Stable DiffusionとTensorRTの威力」
NVIDIA技術に関する内容を分かりやすく、他社AI PCとの比較も含め報告する。 新たな高みへのスケーリング：NVIDIAのMLPerfトレーニング結果 NVIDIAは最新のMLPerf Trainingベンチマークで、驚異的なパフォーマンスとほぼ100%のスケーリング効率を達成しました。 クラス最高のAIパフォーマンス トークンとバッチサイズの重要性 トークンとは、AIが生成する出力の最小単位で、単語や句読点などを指します。バッチサイズは、1回の処理で同時に扱う入
台湾では、多くの企業がエヌビディアのGPUを利用してAIサーバーやゲームボードを製作し、これらの製品を世界に輸出しています。以下に、主要なメーカーとその製品についてまとめました。
エヌビディアのGPU売上が多いのはアメリカと台湾です、 台灣はNvidia GPUの生産と組み立てにおいて重要な役割を果たしています。台湾では、多くの企業がエヌビディアのGPUを利用してAIサーバーやゲームボードを製作し、これらの製品を世界に輸出しています。以下に、主要なメーカーとその製品についてまとめました。 ASUS CEO: S.Y. Hsu 売上高: 約198.32億米ドル 製品: マザーボード、グラフィックカード、ノートパソコン、デスクトップパソコン、タブ
現状のSiriがChatGPTよりもすぐれている現状のSiriでもかなりお利口です。昔のSiriよりかなりドラえもんに近くなっています。
例えば音声でアプリを開くことも可能ですし、スケジュールも呼べます。 Siriは端末内での処理により、プライバシーを重視したデータ管理が可能です。例えば、メールをチェックする際も、全ての処理がデバイス内で行われるため、ユーザーの情報が外部に漏れる心配がありません。 ChatGPT: 「今日のメールをチェックして」 「わかりました。メールをチェックして内容をお知らせしますね。少々お待ちください。」 「できないのかな？」 「すみません、メールを直接チェックすることはできません
