【何に使うのかよくわからない】NVIDIAがおよそ1万円で手に入る128コアGPU搭載の超小型AIボード「Jetson Nano」を発表
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NVIDIAのジェンスン・フアンCEOが、2019年3月19日に開催された自社イベントのGPU Technology Conference(GTC) 2019の基調講演で、128コアGPUを搭載したAIコンピュータボード「Jetson Nano」を発表しました。Jetson Nanoはサイズがおよそ70mm×45mmという超小型ボードで、99ドル(約1万1000円)という低価格も売りの1つとなっています。
NVIDIA Announces Jetson Nano: $99 Tiny, Yet Mighty NVIDIA CUDA-X AI Computer That Runs All AI Models | NVIDIA Newsroom
https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-jetson-nano-99-tiny-yet-mighty-nvidia-cuda-x-ai-computer-that-runs-all-ai-models
The Power of Modern AI to Millions of Devices | NVIDIA Jetson Nano
https://www.nvidia.com/en-us/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-nano/
以下の画像の左がJetson Nanoの開発キットで、右が製品版のモジュールです。Jetson Nanoモジュールのサイズは、クレジットカードほどのサイズだった既存モデル「Jetson TX」よりもさらに一回り小さく、69.6mm×45mmと手のひらに収まるほどの小型サイズなので、さまざまなガジェットへの搭載が期待できます。
Jetson Nanoはモジュールと開発キットの2種類が用意されています。研究者やDIYメーカー向けの開発キットが99ドル(約1万1000円)で、製品版のモジュールは1000個ロットで129ドル(約1万4000円)とのこと。4コアのARM Cortex-A57プロセッサ、128コアのNVIDIA MaxwellアーキテクチャのGPU、そして4GBのLRDDR RAMを搭載したJetson Nanoでは、およそ472ギガフロップスのコンピューティングが得られるとのこと。
また、Jetson NanoはTensorFlow、PyTorch、Caffe、Keras、MXNetなど幅広いAIフレームワークをサポートしているので、多くのアルゴリズムがプラグアンドプレイで実行できます。NVIDIAは「Jetson NanoがAIハードウェア開発を新しいユーザーにも開放することを望んでいます」と述べています。
https://i.gzn.jp/img/2019/03/19/nvidia-jetson-nano/01.jpg
なお、Jetson Nanoモジュールの詳細なスペックは以下。
https://i.gzn.jp/img/2019/03/19/nvidia-jetson-nano/03.jpg
Jetson Nanoの開発キットのスペックは以下が発表されています。
https://i.gzn.jp/img/2019/03/19/nvidia-jetson-nano/04.jpg
Jetson Nanoは2019年6月から日本を含めた世界各国で提供される予定です。
ソース
https://gigazine.net/amp/20190319-nvidia-jetson-nano 128コのキャンデイの包み紙を制御系でどう使えというのか。 それってスタビライザーなしのハンドルみたいなもんだろ？ 昔のパラレルのハードディスクと似たような感じになってんな >>10
あ、もしや自動車のAI運転用かな
あれなら常に周りの環境を認識するためにグラボ能力必要そう ゲーマーは敵CPUがバカでも文句言わないのが大多数 あーコレ SONYか任天堂の携帯機に採用されるヤツだろ 何とかパイとかおいしそうな名前付けないと売れないぞ ｺﾞﾐndows相手だけじゃもう食っていけないからなw >>1
安価なドローンに搭載できるくらい低消費電力なら、高い画像処理性能を活かして顔認識で目標を見つけて追跡してくれるんじゃないの
ご主人様が手招きしたら近寄ってきて、手をかざしたら手乗りしてくれたり 2年前の年末にJETSON TX3を買ったけど
まだ何もいじってないのを思い出した 128コアってこれストリーミングプロセッサのコア数か >>34
CUDAで使うあれだよ
128個だからGT730位か？
値段もそんなもんだな 何故にＡＩ？勝手に判断して処理するハードとか使いにくいだろ
ユビキタスだのファジーだの流行りの言葉いれたいだけなんじゃ？ ＧＰＵって構造上多コアなのに、ＣＰＵの〜コアと対比させようという魂胆な時点で×だろ。 小さくなったから独立ロボットに とか思ったけど、
消費電力は大丈夫なんだろうか。
まあ俺は全然使えんから関係ないけど。
せいぜいAruduino >>38
こういうの調べる奴は普通知ってるからミスリードでも何でもないやろ？ 昔のnVIDIAの謳い文句に焼けるようにホットなパフォーマンスってあったなw 価格からするとNeural Compute Stick 2対抗かしらん？
いままでJetson買うのに躊躇していた人が手を出せるレベル。
ただ、$99が14980円ぐらいになりそうなんだよな。
夏のmakers tokyoで特価販売してくれると信じたい。 >>39
ロボコンで走り回るような機体ならバッテリー大容量化しやすいからこの手のやつ使うんじゃね >>37
＞何故にＡＩ？勝手に判断して処理するハードとか使いにくいだろ
まず制御系のソフト開発がガラッと変わる時代なんだよ。今までは人間が行動を整理して判断を組み込んでたが、このボードとAIフレームワークでひたすら試行錯誤を繰り返すと、人間の判断より進んだソフトが出来ると言われ始めた 何が出来るんだろうな？
モーター付けて自動追尾型の監視カメラを安価で作れるか？ GPUだけ用意されても...と思ったが、CPUも付いてるのか。
類似の製品よりも安いのかな？ そりゃ画像解析ソフトを組み込むためだな
でもネラーには無理だな こう言うの見て使い道考えて形にできる人は羨ましいと思う >>44
ロボットマウスならぬ、ロボット牛みたいになったり。 >>48
スペック的に入門用だしな
でもtx 1程度には能力ありそう >>5
残念。
ARMの石使っている以上通常の処理はパソコンにかなわない。 >>17
このレベルのマイコンで自動操縦できるわけないだろ？
馬鹿は怖いね。 >>45
典型的なアホの言い分だな。
お前何千年かけて推論させるつもりだよ。
間抜け。 >>59
残念だが、intがお察しのレベルである以上お絵描き系はそんなに使い物にはならないよ。
動画の加工ならまだ可能性はあるが、それにしたって、そんなに高性能にはならない。 >>71
Maxwellアーキテクチャと書いてあるだろ？ >>70
うん。
でもmaxwellだから使い道によってはいい勝負すると思う。 SMALL POWER DEMANDS
Jetson Nano frees you to innovate at the edge.
Experience powerful and efficient AI, computer vision, and high-performance computing at just 5 to 10 watts.
5〜10ワットか
ACアダプタでも動くわけだ >>74
研究とホビーの用途が第一。
馬鹿にできないんだよ。
ある意味ゲーム機なんてホビー専用機でしょ？
次が組み込み用。
別に大規模なシステム用意して、そっちで人工知能のシステム作って、こっちで動かす。
学習とかには馬鹿みたいな計算機能力がいるので、これでは深層学習は作れないが、既に出来上がった数値を使ったランタイムの人工知能を動かすのは簡単なモデルなら十分できる。
移転学習と言うやり方。 >何に使うのかよくわからない
こう言う奴は何も新しい事を生み出せない連中って事だろ?
普通の人が使い道を見出せない物を、新たな視点で使いこなせるようなのが次の時代を担う人になると思うよ。
ま、こんな事言ってる自分は使えない連中の一部であるのは自覚してるよ。 >>78
馬鹿を言うな。
何をするにも相当プワーなマシンだ。
比較対象がラズパイなら強力に見えるが、数万円のパソコンと見比べてもアドバンテージは高くない。
なんに使うの？と言うのは素朴で正しい見解だよ。 ホビー用途と考えると、ラズパイ程度の演算量ではできないこと向けかね
なかなか難しそうだね 機械学習だな学習には使えなくても推論に使えれば、小型のpcと組み合わせて色々できそう >>79
USB3.1gen2になったら外付けグラボでワンチャンない? >>81
できないというか、ラズパイに昔で言うところの数値演算コプロセンサーを乗っけた感じ。
値段相応のチップだからそんなに大したことはできないが、例えば果物や野菜の荒い選別ならこれとwebカメラでできるだろう。
ラズパイでもできると言えばできるが、やってる人のプログとか見ると、相当頑張らないと実用にはならない。
こっちなら、普通に実用にできるだろう。 >>83
そう言う用途なら、なんで無理してこれを使うの？
それなりのPC買えよ。
今なら恐ろしく小さなのがある。 空港の顔認識並みに自宅でもちょっぱやで大量に解析したいじゃん。したいか？ >>86
そんなレベルじゃない。
>>70 が書いている通り、ハード的には三年前に一万切っていたボードの約半分程度の能力しかない。 >>89
そう言う事したいなら、quadro8本並べたシステムか、最近流行りのメニーコアガン積みでやってくれ。 >>87
映像をリアルタイムで推論する用途ならいけそうな感じかね
アイデア次第だなあ >>92
画像と言うのは多分に誤解を招くね。
10-30ドット四方程度のかなり荒っぽい画像だ。 使いこなせば「私はロボットではありません」対策みたいな事が出来るなようになるんだろ >>90
どう考えてもOMAPとか、SHARC/SigmapとかのDSPの方が電力効率もライブラリの充実度も…((((；ﾟДﾟ)))))))
理屈の上での浮動小数点演算では勝ってても、本当にその速度で実行できるのか分からんし
安くもないし小型でもない 競艇の予想させて左団扇な暮らしが見えてくるわけだ。 >>69
＞典型的なアホの言い分だな。
こう言うバカはAIで生きる価値が無いと
判断されるだろうね。
反論出来んだろバカ。
だからお前はバカなんだよ ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
