【日本海外事例集】NVIDIAとARM、数十億のIoTデバイスのディープラーニングのパートナーへ

NVIDIA Deep Learning Accelerator IPがArm Project Trilliumプラットフォームと統合。Deep Learning IoTチップの構築が簡単に

世界中の市場の数十億のモバイル、コンシューマエレクトロニクス、およびインターネットデバイスにディープラーニングを可能にするため、NVIDIAとArmが提携することを発表しました。

今回の提携により、NVIDIAとArmはオープンソースのNVIDIA Deep Learning Accelerator(NVDLA)アーキテクチャを、機械学習用のArm’s Project Trilliumプラットフォームに統合します。このコラボレーションにより、企業はAIをそれぞれのデバイスのデザインに統合し、インテリジェントで手ごろな価格の製品を世界中の何十億人もの人に提供することができます。

NVIDIAのAutonomous Machinesのバイスプレジデント兼ゼネラルマネジャーであるDeepu Talla氏は、

ディープラーニング推論は将来、あらゆるIoTデバイスの中核となるでしょう。 Armとの提携で、数百の企業がディープラーニングの技術の組み込みが簡単になり、さらにこの流れが普及するでしょう。」
「1兆個のIoTデバイスの接続を可能にするというArmのビジョンを実現する上で、最先端のAIを成長させることは非常に重要です」

と、ArmのIP Group執行副社長兼社長兼社長兼最高経営責任者(Rene Haas) は語りました。

「現在、NVDLAをArm Project Trilliumプラットフォームに組み込むことで、私たちはそのビジョンに一歩近づいています。」

世界で最もパワフルな自律型マシン向けシステム オン チップ(SoC)である NVIDIA(R)Xavier(TM)をベースとする NVDLA は、ディープラーニング推論アクセラレーターを設計する際の標準的方法を推進することを目的とした、無料のオープン アーキテクチャです。 NVDLAのモジュラアーキテクチャは、スケーラビリティが高く、統合性と移植性を簡単にできるように設計されています。

NVDLAは、ディープラーニング推論の普及を促進させる多くの利点があります。。これはNVIDIAの強力な開発ツール群でサポートされています。これにはプログラム可能なディープ・ラーニング・アクセラレータであるTensorRTの次期バージョンが含まれます。オープンソースの設計により、研究コミュニティからの貢献を含めて、定期的に最先端の機能を追加することができます。

NVDLAとProject Trilliumを統合することで、幅広いIoTデバイスにわたるArmの柔軟性とスケーラビリティを活用して、ディープラーニングのデベロッパーに最高レベルのパフォーマンスを提供します。

「これは、加速されたAI推論ソリューションを設計しようとしているIoT、モバイル、および組み込みチップ企業にとっても嬉しいな計画です」

と、Moor Insights&Strategyのディープ・ラーニング担当リードアナリスト、Karl Freund氏は述べています。

「NVIDIAはMLトレーニングのリーダーであり、ArmはIoTエンドポイントのリーダーであるため、IPでパートナーになることは非常に意味があります」

Armについて

Armテクノロジーは、人々の生活やビジネスの運営方法を変革するコンピューティングと接続の革命の中心にあります。同社の先進的でエネルギー効率の高いプロセッサ設計により、125億個以上のシリコンチップでインテリジェンスを実現し、センサからスマートフォンなどの製品やスーパーコンピュータまで電力を供給しています。世界最大級の消費者ブランドを含む1,000を超えるテクノロジーパートナーが、チップ、ネットワーク、クラウド内であらゆる分野でArmの革新を推進しています。

NVIDIAについて

1999年のGPUのNVIDIA(NASDAQ:NVDA)による発明は、PCゲーム市場の成長を促し、最新のコンピュータグラフィックスと革命的な並列コンピューティングを再定義しました。最近では、GPUのディープラーニングは、世界を知覚し理解することができるコンピュータ、ロボット、自走車の脳として機能し、近代AI(次のコンピューティング時代)に火をつけました。詳細はhttp://nvidianews.nvidia.com/をご覧ください。

原文はこちら: News NVIDIA and Arm Partner to Bring Deep Learning to Billions of IoT Devices

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