Nvidia、新型Jetson TX2チップで組み込みAIに注力

NvidiaはJetson TX2を発表しました。同社はこの製品で、「エッジAI」、つまりロボット、スマートカメラ、その他のIoTデバイスに搭載できる組み込み型人工知能を求める顧客をターゲットとしています。

エッジにおけるAI

Nvidiaは、今日では「人工知能」（AI）と呼ばれる高度なニューラルネットワークの学習に使用できる強力なチップの開発で、多くの成果を上げてきました。しかし、基本的なインテリジェンスとビジョン機能のみを必要とするほとんどのIoTデバイスでは、クラウドが提供するAIは必ずしも必要ではなく、むしろ求められているわけでもありません。

昨年MovidiusのFathomスティックで見られたように、既にそのような機能を提供できる専用のビジョンプロセッサが存在しており、今後さらに増えていくでしょう。実際、最近発表されたSamsung Exynos 8895やMediaTekのHelio X30など、最新のハイエンドモバイルチップの中には、組み込みビジョンプロセッサを搭載しているものもあります。これらのチップは、まずは高度なコンピュテーショナルフォトグラフィー機能を提供するでしょうが、開発者はそれをさらに発展させていく可能性が高いでしょう。

NVIDIAは現在、組み込みデバイス向けに高性能かつ高効率なデュアルモード動作を約束する独自のJetson TX2プロセッサで、この競争に勝ち残ろうとしています。このチップは、前世代のJetson TX1と比較して2倍の性能で動作することも、同等の性能を半分の消費電力（7.5W）で動作させることも可能です。

Nvidia は、パフォーマンスが低くても消費電力の低いチップで満足する顧客もいることを認識しているようで、新しい Jetson TX2 モジュールは、そうした顧客にもう少し柔軟性を提供するはずです。

Jetson TX2 は、半分の電力（Jetson TX1 と同等のパフォーマンス）で、「エッジデバイス」による画像分類、ナビゲーション、音声認識などのスマートな処理を可能にします。

Jetson TX2 の仕様

Nvidiaは、Jetson TX1と同様に、この世代でもCortex-A57 CPUを採用したようです。ただし、2つの「Denver 2」コアも追加されました。同社はDenver 2について、チップ全体で「他のモバイルプロセッサと比較して50～100%高いマルチコアCPUパフォーマンス」を実現できるという事実以外、まだ多くの詳細を明らかにしていません。

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この構成は、同社の自動運転システムの中核を成す「パーカー」モジュールで昨年見られた構成と似ているようだ（Drive PX 2には2つのパーカーモジュールが付属）。

Nvidia は、RAM 容量 (4GB から 8GB) とストレージ容量 (16GB から 32GB) も倍増し、サポートされる 6 台のカメラの帯域幅もほぼ倍増しました (1.4 Gpix/s/レーン、つまり 1.5 Gbps/レーンから 2.5 Gbps/レーン)。

Jetpack 3.0 はシステムパフォーマンスを 2 倍に向上

機械学習ブームの最大の恩恵を受けているNVIDIAは、ソフトウェアがハードウェアと同様に重要になり得ることを認識しています。昨年、同社はJetpack 2.3をリリースし、同一チップ上で推論性能が2倍になることを約束しました。NVIDIAは現在、Jetpack 3.0でも、最適化されたLinux 4.4カーネルと新しいマルチメディアAPIにより、システム性能が2倍になったと主張しています。

Jetpack 3.0 SDK は、機械学習に関連する次のような複数のソフトウェアライブラリ、フレームワーク、API をサポートしています。

TensorRT - Nvidiaの高性能ニューラルネットワーク推論エンジンcuDNN 5.1 - ディープニューラルネットワーク用GPUアクセラレーションプリミティブライブラリVisionWorks 1.6 - コンピュータビジョンと画像のためのソフトウェア開発パッケージ最新のグラフィックスAPI：Vulkan 1.0、OpenGL 4.5、OpenGL ES 3.2、EGL 1.4CUDA 8：GPUで汎用計算を実行できるNvidiaの並列コンピューティングプラットフォーム