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NVIDIA CEO の Jensen Huang による GTC 基調講演の録画を視聴して、発表内容や最新情報をご確認ください。
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より安全でスマートな自動運転車のためのエンドツーエンドプラットフォーム
自動運転車 (AV) の開発には、実環境での安全かつ効果的な運用を確保するための厳格なトレーニングとテストが必要です。NVIDIA は、大規模な自動運転システムの開発、トレーニング、検証を支援するハードウェアとソフトウェアの両方を網羅する包括的なインフラストラクチャを提供しています。 NVIDIA の 3 つの主要 AV コンピューティング プラットフォームには、AI モデル トレーニング用の NVIDIA DGX™ 、シミュレーションと検証用の NVIDIA Omniverse™ および Cosmos™ 、車載コンピューティング用の DRIVE AGX があり、その中核には NVIDIA Halos があります。AV 安全性の基盤システムとして、Halos はクラウドから車両まで AV スタック全体を保護するハードウェア、ソフトウェア、ツール、モデルを統合しています。
NVIDIA、自動運転車向けのフルスタック総合安全システム Halos を発表
NVIDIA Halos は、車両アーキテクチャ、AI モデル、チップ、ソフトウェア、ツール、サービスを統合し、クラウドから車両まで自動運転車 (AV) の安全な開発を確保するフルスタックの総合安全システムです。
NVIDIA NIM マイクロサービスが自動運転車を加速
トレーニングと推論を加速するために最適化された AI モデルのスイート — 現在 AV 開発者向けに提供中。
安全でインテリジェントな AV を開発するには、AI ハードウェアとソフトウェアの強力な組み合わせが必要です。NVIDIA は、AI トレーニングから高精度なセンサーシミュレーションまでのエンドツーエンドソリューションを提供することでプロセスを加速します。
AI トレーニングインフラストラクチャ
NVIDIA DGX は、AV の認識、マッピング、意思決定に使用されるディープラーニングモデルのトレーニング向けに特別に設計された AI スーパーコンピューターです。
シミュレーションと合成データ
AV シミュレーション向け NVIDIA Omniverse ブループリントは、トレーニング、テスト、検証のための豊かな 3D 世界を作成するための参照ワークフローです。このブループリントを使用すると、運転データの再生、新しい正解データの生成、クローズドループテストの実行が可能です。
自動運転車のトレーニングは、開発における最も困難な側面の一つです。これらの車両は、交通法規、道路状況、予測不可能な人間の行動のニュアンスを理解しながら、混雑した都市の交差点から静かな田舎道まで、幅広いシナリオを認識し対応する必要があります。
大量データの処理
自動運転車では、カメラ、ライダー、レーダーなどのセンサーから、テラバイト級のデータが毎日生成されます。このデータは処理、ラベル付けされ、AI モデルのトレーニングに使用される必要があります。
絶え間ない学習
AV システムは経時的に向上し、新しいデータやシナリオから学び、意思決定アルゴリズムを改良する必要があります。
大規模なリプレイ
センサー データ、システム ログ、その他のデータを再生することで、問題が発生した状況を再現し、根本原因の特定に役立てることができます。
NVIDIA の 3 つのコンピューター ソリューションは、AI トレーニングからシミュレーション、実世界での展開まで、自動運転車開発のあらゆる段階を強化します。
NVIDIA DGX プラットフォーム
これらのシステムは AI とディープラーニング向けに特別に設計されており、AV 向けの複雑なニューラルネットワークをトレーニングするための比類のない計算能力を提供します。
NVIDIA Omniverse と Cosmos
NVIDIA Omniverse Blueprint for AV Simulation を使用して、実世界のセンサー データからデジタルツインを構築・強化し、物理学と行動をモデル化し、物理的に正確で多様なセンサー データを生成します。
NVIDIA DRIVE AGX
従来のモジュラーパイプラインや事前定義されたルールに依存せず、リアルタイムの意思決定のための優れた処理能力を獲得できます。
NVIDIA AI Enterprise ソフトウェアスイートで AV 開発を効率化
NVIDIA AI Enterprise ソフトウェアは、AV ソフトウェアの開発とデプロイを効率化するために必要な必須ツールを提供します。これには、データ準備とトレーニングから推論の最適化、大規模なデプロイまで、すべてが含まれています。
NVIDIA Halos: AV 安全性のための最先端システム
AV の安全性に投資された 15,000 エンジニアリング年以上の成果が、チップからデプロイまでの AVの 安全性のための NVIDIA Halos システムにつながりました。ハードウェア、ソフトウェア、ツール、モデル、実証済みの設計原則を組み合わせて、エンドツーエンドの AV スタックを保護します。
NVIDIA 推論マイクロサービスが自動運転車の未来を加速
高度な AI モデルを活用して、自動車ソフトウェアの開発を効率化し、クラウド展開を最適化します。
cosmos-nemotron-34b
テキスト/画像/ビデオを理解し、有益な応答を生成するマルチモーダルな視覚言語モデル。
cosmos-1.0-diffusion-7b
フィジカル AI 開発用のテキスト プロンプトと画像プロンプトから、物理法則を考慮に入れたビデオ内世界の状態を生成します。
cosmos-1.0-autoregressive-5b
物理的 AI 開発のために、単に画像や短いビデオプロンプトに基づいて、物理法則を考慮した世界状態の未来フレームを生成します。
NVIDIA フィジカル AI データセット(自動運転車、ロボット、スマートスペース開発のためのオープンソースデータセット)でデータのボトルネックを解消します。この統合コレクションは、NVIDIA フィジカル AI の構築に使用された検証済みデータで構成されており、現在 Hugging Face で開発者に提供されています。
自動車業界における AI トレーニング
現代自動車
現代自動車グループは、NVIDIA のデータセンターレベルのコンピューティングとインフラストラクチャを活用して、高度な AI モデルのトレーニングと堅牢な AV ソフトウェアスタックの構築に不可欠な大量のデータを効率的に管理します。
Wayve
Wayve と NVIDIA のパートナーシップにより、自動運転、AI トレーニング、フリート学習のシームレスな展開が可能になります。この協力関係により、AI 駆動型自動車システムのスケーラブルで高性能な導入が加速します。
Volvo Cars と Zenseact
Volvo Cars とそのソフトウェア子会社 Zenseact は、クラウドでのモデル トレーニングのために NVIDIA DGX システムに投資しています。これにより、将来のフリートに最先端かつ十分にテストされた AI 搭載の安全機能が装備されることが保証されます。
Waabi
Waabi は複雑なシミュレーションの実行と AI モデルのトレーニングに NVIDIA ハードウェアを信頼しています。彼らはまた、ソフトウェア開発とシミュレーションのためのデータキュレーションに NVIDIA Cosmos を使用します。
Nio
スマート電気自動車メーカーの NIO は、自動運転車の知覚モデルのトレーニング効率と GPU 利用率を向上させるために NVIDIA DGX AI プラットフォームを使用しています。
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ティーザー第一弾
現代自動車
Wayve
ボルボカーズと Zenseact
Waabi
Nio
AI、アクセラレーテッド コンピューティング、シミュレーションにおけるブレークスルー
January 25, 2018
自動運転車で使用されるような最近のディープ ニューラル ネットワークでは、膨大な量のコンピューティング能力が要求されます。現在では、NVIDIA DGX-1 のような 1 台のコンピューターで、2010 年の世界最大級の
続きを読む
The post 自動運転車向け AI のトレーニング: 規模の課題 appeared first on NVIDIA | Japan Blog.
January 17, 2018
先週ラスベガスで開催された CES 2018で、 NVIDIA は、自動運転の実現に向けた安全なソリューションの開発を目指すレースで、自社と競合他社との距離をあっさりと拡げました。 1,000 人近い参加が集まったプレス
続きを読む
The post 自動車からゲーミングまで: CES 2018 における NVIDIA 発表内容のハイライト appeared first on NVIDIA | Japan Blog.
November 14, 2017
最新の都市構造に AI を組み入れる取り組みの一環として、NVIDIAは、研究や学界の優秀な人材 150 人を集め、IEEE Smart World NVIDIA AI City Challenge を開催しました。 こ
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The post トップ研究者が都市のスマート化を目指す、IEEE Smart World NVIDIA AI City Challenge appeared first on NVIDIA | Japan Blog.
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