Nvidia JetPack 2.3、ディープラーニングとコンパイル性能を2倍に向上

Jetson TX1 開発ツールおよびライブラリ スイートがバージョン 2.3 に達し、ディープラーニング タスクのパフォーマンスが 2 倍になりました。

テンソルRT

新しいJetPack 2.3には、以前はGPU推論エンジンとして知られていたTensorRTが搭載されています。TensorRTディープラーニング推論エンジンは、画像分類、セグメンテーション、物体検出といったアプリケーションのパフォーマンスを、NVIDIAの以前のcuDNN実装と比較して2倍に向上させます。NVIDIAによると、開発者はJetson TX1を搭載したリアルタイムニューラルネットワークを導入できるようになりました。

cuDNN 5.1

新しいソフトウェアスイートには、CUDAアクセラレーションに対応したディープラーニングライブラリ「cuDNN 5.1」が含まれており、畳み込み、活性化関数、テンソル変換といった標準的なルーチンに対し、開発者向けに高度に最適化された実装を提供します。最新のJetPackリリースには、LSTM（長短期記憶）やその他の種類のリカレントニューラルネットワークのサポートも含まれています。

NVIDIAは現在、最も一般的なニューラルネットワークのパフォーマンス向上だけでなく、他のニューラルネットワークのサポートにも注力しているようです。ディープラーニング分野はまだ初期段階にあり、様々なアプリケーションで最高の結果を得るためには、様々な種類のニューラルネットワークを試してみる価値があるかもしれません。

機械学習ではパフォーマンスが重要です。コンピュータービジョンアプリケーションは、今後最も人気の高いディープラーニングアプリケーションの一つとなることが見込まれているため、NVIDIAはJetson向けに低レベルのマルチメディアAPIパッケージも追加しました。このパッケージには、カメラAPIとV4L2（Video4Linux2）APIが含まれています。

カメラAPIは、開発者がカメラパラメータとEGLストリーム出力をフレームごとに制御できるようにし、GstreamerおよびV4L2パイプラインとの効率的な相互運用を可能にします。V4L2 APIは、デコード、エンコード、フォーマット変換、スケーリング機能のサポートを備えています。V4L2エンコーディングは、ビットレート制御、品質プリセット、低レイテンシエンコード、時間的トレードオフ、モーションベクターマップなどの機能への低レベルアクセスを開発者に提供します。

CUDA8

新しいJetPack 2.3には、NVIDIAの最新のCUDA 8GPUプログラミング言語のサポートが含まれています。また、NVIDIAはNVCC CUDAコンパイラを最適化し、コンパイル時間を2倍に高速化しました。CUDA 8は、グラフ分析用のNVIDIAの高速化ライブラリと、CUDAカーネルにおける半精度浮動小数点演算用の新しいAPIをサポートしています。さらに、cuBLASおよびcuFFTライブラリも追加されました。

レオパードイメージングパートナーシップ

NVIDIAは、Leopard Imaging Inc.と提携し、組み込みマシンビジョンアプリケーションやその他のコンシューマーアプリケーション向けに、ステレオ深度マッピングなどのカメラソリューションを開発しています。開発者はLeopardのソリューションを活用することで、RAWイメージセンサーをCSIまたはUSBインターフェース経由でNVIDIAの内蔵または外付けイメージシグナルプロセッサに統合できます。

JetPack 2.3 ソフトウェア スイートは、Nvidia の Web サイトからダウンロードできます。

ルシアン・アルマスは、Tom's Hardware USの寄稿ライターです。ソフトウェア関連のニュースやプライバシーとセキュリティに関する問題を取り上げています。