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高性能化と64-bit CPUのビジネス上の重要性 [技術紹介]

NVIDIA Jetson Nanoでは64-bit CPUを実装し、さらに64-bit OSを搭載することでフルに64-bit化を行おうとしています。現実にはハードウェア的にはハードルがあるのですが(こちらで例を述べています)それにも関わらず64-bit化するのは、整数演算での性能が一気に2倍になるからです。

ネットワーク機器向けでも高速の64-bit処理は必要で、例えば以下に紹介するボードはどちらかというとそちらに向けたものになるかと思います。


Android ARM Cortex-A53 ARM 開発ボード



Firefly ROC-RK3328-CC(2G版)サポート ギガビットイーサネット, USB 3.0, 4K 表示 & Ubuntu & Android ARM Cortex-A53 ARM 開発板



近年のAI技術の進展でAI関連処理も64-bit CPUの活躍する領域となったと言え、64-bit処理の重要性が一段と大きくなったと言えます。日頃からそれを意識して情報処理技術に向き合う必要が高まっていると言うことができるでしょう。
それが、ビジネスに影響する比重は従来より高まってくると思われます。実際、Raspberry Piであれ、Jetson Nanoであれ、あんなに安価で小さいボードであるのに関わらず、64-bit CPUが載っています。逆にいうと、簡単な制御用途はともかく、メインCPUとしては、32-bit CPUは見向きもされなくなりつつあるということです。

今後はビジネス上、取り扱っている機器についても32-bit CPUの機器は売れなくなる、あるいは使えなくなる、という恐れが強まっている、と考えるべきでしょう。

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AI開発環境用PC紹介(2) [開発環境]

前回紹介したパソコン工房でのAI環境構築用途のパソコンですが、ハイエンド向けも製品ラインナップが変わってきているようです。以下にパソコン工房でラインナップしている製品を紹介します。

GeForce RTX 2080×4 ハイスペックマシン 1,329,800円(税別) ~

GeForce RTX 2080 を4基搭載。拡張性に優れ、あらゆるシーンで活躍できるハイスペックモデル
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やはり以前紹介した製品よりも少し値下げされています。価格が搭載する半導体部品にかなり左右されますので、一般的に徐々に低下していく半導体価格に連動して安くなって来ていると思われます。ただ、AI関連ビジネスは必要なときにはきちんと投資することのほうが重要ですので、すでにビジネス的に要求されるマシンリソースを見積もられている方も、これから技術研究やビジネスを始めるネタを検討していこうとする方も、導入費用にあまり引きずられることなく、購入を決めていかれるであろうと思います。
このクラスのマシン購入には他の販売サイトからの購入も考えられると思いますが、パソコン工房から購入する場合はこの会社の製品の下位のラインナップの購入を見越している、あるいはすでに購入している場合に、それと揃える時に販売サイト側で仕様可能な環境についてある程度把握できていることになります。そのような時に無用なトラブルを防ぐメリットが大きいという点ではパソコン工房がお薦めだと思います。
NVIDIA[レジスタードトレードマーク] TITAN RTX[トレードマーク] 搭載ディープラーニング専用マシン 589,980円(税別) ~ 24GBのGDDR6メモリを搭載したNVIDIA[レジスタードトレードマーク] TITAN RTX[トレードマーク]を採用 ディープラーニング専用ワークステーション icon こちらはGPUとしてTITAN RTXを搭載していますので、前述のハイエンド製品と比べ、どのくらい性能的に差が出てくるか、見てみたいですが、ビジネス用途や規模は追わないながらも本格的な開発用に活用したいマシンです。グレード的には規模は大きくなくとも本格的なAIシステムを作りたいレベルですね。

AI開発向け機器も次第に細分化されつつあり、用途によって必要となるグレードが変わってくるようになってきています。用途をある程度想定しつつ機器の選択をしていく必要が出てきていることに留意していくことになりそうです。
GeForce RTX 2080 8GB GDDR6 ×2 ディープラーニング専用マシン 459,980円(税別) ~ NVIDIA Turing[トレードマーク] アーキテクチャ採用。Xeon W搭載ディープラーニング専用ワークステーション icon こちらは、今回のページの最初に掲載した最上位機種の2080×2版です。このクラスでも、やはり基本はビジネス用途となると思います。他機種と比較しながら購入したいものです。 第8世代インテル Core i7とGeForce RTX 2080搭載ミニタワー型ディープラーニング専用パソコン 239,980円(税別) ~ 第8世代インテル Core i7とGeForce RTX 2080搭載ミニタワー型ディープラーニング専用パソコン icon ビジネス用途で運用先に設置するのに手頃な普及価格帯のマシンです。個人でも通常の一般用途でのPCと同じレベルのマシンとして購入するターゲットになりえるマシンで、初期の検討用に購入を考えている人たちに最適なマシンです。また、すでに立ち上げていく段階に入っているとすると、ビジネスで複数の人手が必要となる業務にも手頃なマシンとなりそうです。
以上、最新のAI環境構築向けのマシンを紹介しましたが、ビジネス上の活用方法によって、購入を考えるマシンの仕様もかなり変わっていきます。今後も購入できるAI環境構築のためのPCについては紹介していきたいと思います。

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AI環境構築用PC紹介(1) [開発環境]

NVIDIAのJetson Nano発表に着目してその関連情報を紹介して来ましたが、ここでディープラーニング等のAI環境構築向けのパソコンについて、さらに紹介していきたいと思います。まず、ネット通販サイトでの製品ラインナップが充実しているパソコン工房を見ていきます。
パソコン工房では以下のサイトで販売しています。


パソコン工房 ディープラーニング環境構築向けパソコン
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以前紹介した製品より少し低価格の製品が販売されています。もしかすると細かい条件で差があるかもしれませんが、開発環境の構築費用が安く済むに越したことはありません。前回の紹介では購入を思いとどまった方も、検討してはいかがでしょう。もちろん、前回購入された方は必要に応じ追加して、より多い人手やマシンリソースで早く開発を進めることも良い選択だと思います。
今回、特にご覧いただきたいのは、こちら。

ディープラーニング環境構築向けパソコン エントリーモデル
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エントリーモデルですが、とうとう10万円を切ってしまいました。グレードアップしたらまた大台に乗ってしまいますが、ビジネス内容によってはずいぶん低コストでAI化することが可能になりつつあります。もしかするとこれも隠れたNVIDIA Jetson Nanoの効果なのかもしれません。

昨年までは、湯水のようにお金をつぎ込みかねない状況でしたが、徐々に普通の価格で普通に開発して収益を生み出す方向に変わってきているようにも感じます。いずれにせよ今後もコストパフォーマンスの良い開発システムを紹介していきたいと思います。

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NVIDIA Jetson Nano SW環境(Raspberry Pi続報) [技術紹介]

NVIDIA Jetson Nanoについて平行して既存ボードを利用してソフトウェア開発環境を立ち上げる場合のボード紹介、Raspberry Pi利用の続報です。
今回ご紹介しているRaspberry PiボードのRaspberry Pi 3 モデル Bですが、A53プロセッサ搭載なので、64-bitプロセッサを利用しています。しかし、元々の搭載OSは32-bitのみとの情報しかなく、Jetson Nanoと違う可能性があります。
Jetson Nanoはコンパクトなモジュールとは言え、AI向けのOSで機械学習には64-bitデータを取り扱えるかどうかは性能に大きな影響を与えます。NVIDIAの発想の仕方では、64-bit OSを採用している可能性が高く確認が必要でした。
そこで、果たして両者とも32-bitあるいは64-bitなのか、あるいは異なっていて使用することができないのか確認をしてみました。あちこち調べた結果、こちらに情報がありました。

Raspberry Pi 3B/3B+: ubuntu-18.04.2-preinstalled-server-arm64+raspi3.img.xz (4G image, 419MB compressed)




Raspberry Pi 3 モデル B 5,226円(税込)

Raspberry Pi 3 MODEL B

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NVIDIA Jetson Nano SW環境(Raspberry Pi) [技術紹介]

NVIDIA Jetson Nanoについて平行して既存ボードを利用してソフトウェア開発環境を立ち上げる場合のボード紹介をしていますが、そのなかで日本では比較的広まっていないRaspberry Pi利用について今後の展望を含め紹介をしていきます。
Raspberry Piはイギリスで開発されているボード・コンピューターです。使用しているCPUは昨年ソフトバンクが巨額買収して話題となったARM社のARMプロセッサです。

ARM社はイギリスの会社ですから、このボード・コンピューターがイギリスで作られたのも納得がいきます。ARMプロセッサは、ハイエンドのモバイル機器ではデファクトスタンダードのようにどの機器にも搭載されていますので、当然多くのモバイル機器との相性が良いことになります。NVIDIAがCPUとしてARMプロセッサを選択したのも納得がいきます。

ただしNVIDIA Jetson Nanoに搭載されているのはA57プロセッサ、Raspberry Piに搭載されているのは、A53プロセッサという違いはあります。

今回ご紹介しているRaspberry Piボードは以下のRaspberry Pi 3 モデル Bとなります。A53プロセッサ搭載なので、64-bitプロセッサを利用しています。

ARM純正のプロセッサだと、64-bitの普及したプロセッサではA53、A57のいずれかしかなく、最低でもA53を入手しなければなりません。残念ながら前回ご紹介した、Jetson Nanoと同じA57プロセッサはなかなかありません。今はまだ本格的に開発環境を取り扱う会社にコンタクトを取らないと入手は大変そうです。従って同じ命令セットを採用しソフトウェア互換性を維持していて、比較的入手もしやすいA53のボードシステムで紹介していきます。

Raspberry Pi 3 モデル B 5,226円(税込)



Raspberry Pi 3 MODEL B

ボード・コンピューターとしての主な仕様を紹介します。
・搭載システムLSI Broadcom BCM2837 ・搭載CPU ARM Cortex-A53 4コア構成1.2GHz ・命令セットアーキテクチャ ARMv8 (64bit) ・搭載GPU Broadcom VideoCore IV 400 MHz (3D 300 MHz) ・インタフェース USB 2.0 ポート×4 GPIO 40 ピン ・映像入力 15ピンMIPIカメラインターフェース (MIPI CSI-2) ・映像出力 コンポジット RCA (PAL / NTSC) , HDMI 1.3 / 1.4, MIPI DSI ・音声入力 I2S ・音声出力 3.5 mm ジャック, HDMI, I2S ・ストレージ microSDカード ・有線LAN LAN9514 10/100 Mbps イーサネット ・無線LAN Broadcom BCM43143 IEEE 802.11 b/g/n 2.4 GHz Bluetooth 4.1, Bluetooth Low Energy ・搭載OS Debian, Fedora, Arch Linux, RISC OS, Ubuntu, Windows 10 IoT Core ・消費電力 400 mA(2.0 W)(typical)
何かJetson Nanoと良く似ています。もしかすると、Raspberry Piをベースにシステム構成が決められたのかもしれません。目立つ相違点はCPUのコアの違いによる並列処理レベルの差となりますが、ソフトウェア互換性は保たれた環境が容易に準備できそうで、なかなか役に立ちそうです。ただし、搭載OSは32-bitのみだそうですので、Jetson Nanoと同じか確認が必要です。
Jetson Nanoのようにベンダー側が用意する環境は、導入当初は便利ですが、そのうちその環境だけでビジネスするには足りなくなって来ます。要因としては、システムの仕様上の問題もあり得ますし、コスト的な問題や、拡張性の問題も起こり得ます。
そのような場合に備える意味でも代替環境を用意しておくとすぐに新しいプラットホームでの開発を進めることができるので、最初からその用意をしておいて状況を見ながら判断していけるとビジネス的にも成功しやすくなってきます。是非、最初から複数の環境での展開を探っていきましょう。
また、新しい情報が得られ次第更新して行きたいと思います。

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NVIDIA Jetson Nanoソフトウェア開発の準備 [技術紹介]

2019年3月にAI向け低コスト開発環境としてNVIDIAからJetson Nanoが発表されてから、まだ間もないですが、すでに開発キットの注文はNVIDIAのサイトで受付開始しているようです。ただ、NVIDIAの用意するハードウェア環境から独立してAI実装をできることでビジネスの幅が広がりますので、平行してソフトウェア開発のための類似環境を作る想定をして、CPU側の開発環境構築の可能性について見ていこうと思います。
今回は、スマホを開発環境として使わずに安価に構築できるかどうかを調べてみました。今回の大きな制約条件は、ARM社の64-bitプロセッサを入手しなければならない点です。

ARM純正のプロセッサだと、64-bitの普及したプロセッサではA53、A57のいずれかしかなく、最低でもA53を入手しなければなりません。

まず、Jetson Nanoと同じA57プロセッサを探しましたが、なかなかありません。本格的に開発環境を取り扱う会社にコンタクトを取らないと入手は大変そうです。A53は比較的ありましたので、ご紹介します。実際にはこちらのCPUを使用した方が低価格かつ低消費電力で実装できるので、可能ならこちらのシステムで構築できると便利です。


NanoPi NEO2 4,948円(税込)



Nanopi neo2 allwinner h5開発ボード64ビットクアッドコアa53ギガビットイーサネットに建てシックスコアMail450 gpuランubuntucore


こちらはA53 4コアの開発ボードとなります。一番安価なボードです。Ubuntuベースのようですので初期段階の移植検討には便利です。

Raspberry Pi 3 モデル B 5,226円(税込)



Raspberry Pi 3 MODEL B


こちらはコア数が分かりませんでしたが、やはりA53プロセッサのボードです。こちらはRaspberry Piベースとしての活用も考えたいところです。

Taidacent A53 Eight Core S5P6818電子ボードUbuntu Android WiFi Bluetooth開発ボードモジュールNanoPC T3 15,950円(税込)



Taidacent A53 Eight Core S5P6818電子ボードUbuntu Android WiFi Bluetooth開発ボードモジュールNanoPC T3


こちらはちょっと価格が高いですが、インタフェースがかなりついていて、AI用OSのデファクトスタンダードであるUbuntu Linuxがサポートされています。また、Androidも搭載可能のようですのでモバイル系のプラットホームを想定した利用も出来そうです。いずれにせよ、このボードが一番Jetson Nanoに近い環境と言えるでしょう。
この環境だとどこまでがJetson Nanoから外れて動作するか、またどの程度Jetson Nanoが性能的に効果があるかも確認できそうで、役に立つツールになりそうです。

詳細は各製品紹介で確認するとして、CPUのコアの並列処理レベルは異なるもののソフトウェア互換性は保たれた環境が用意できそうであることは分かりました。AIビジネスを考える際に、どのような構成で何を実現するかを検討するのに役立ちそうです。

今後も最新状況を追っていきたいと思います。

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NVIDIA Jetson Nano発表 [技術紹介]

2019/3/18:
NVIDIAが低価格AIコンピュータ・モジュールのJetson Nanoを発表しました。製品としての仕様と開発者キットとしての仕様がありますが、製品としては以下の仕様となっています。

GPUは128のCUDAコアを載せたMaxwellアーキテクチャを採用し、Quad coreのARM Cortex-A57 64-bit プロセッサを搭載(1.43GHzとされる)したAIモジュールです。





小さくて消費電力も5~10Wとのことで、かなり小さいです。

メモリも4GB 64-bit LPDDR4搭載とのことで64-bitプロセッサの64-bitデータ取り扱いにも十分対応できます。

ストレージは16GB eMMC 5.1を使い、ビデオEnc/Decの機能もH.264/H.265でそれぞれ4K@30及び4K@60とされています。

カメラ用インタフェースとして1.5GHz 12レーンのMIPI CSI-2 DPHY 1.1を実装し、ギガビットイーサネット、HDMI 2.0とDP1.2/eDP1.4/DSI(1x2)とを同時使用可能としています。

他のインタフェースとして1x1/2/4PCIe、1xUSB3.0、3xUSB2.0、さらに1xSDIO/2xSPI/6xI2C/2xI2S/GPIOとされていてたいていのインタフェースがついている構成となっています。

開発者キットとしては上記仕様の決めうちの仕様となるようですが、その値段が1万2000円程度で非常に安いです。電力的には5~10Wとのことで何らかの放熱対策は必要な感じですが、最悪でも簡単なファン取り付けで十分であることを期待しています。

販売は19年6月~に発売開始の予定だそうですのでまだこれからですが、今後より詳細の情報を見ていきたいと思います。

注:
CUDA, MaxwellはNVIDIA社の登録商標
ARM Cortex-A57はARM社の登録商標

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AI・ディープラーニング学習のためのセミナー紹介 [講座紹介]

AIビジネス関連の仕事をする際に、実務をこなせるかが課題となったりしますが、ビジネスそのものが始まって間もない上に既存技術と異なる新規部分がかなり存在するため、独学では不安となってしまいがちです。
特にAI関連ビジネスでは技術的要素の影響が大きくある程度技術を知る必要がある場面が出てきます。

そのようなときに技術的に自分でも部分的にでも構築できるなどある程度の力を持っておくと、大きな助けとなります。そのためのセミナーや講座を持つ会社を探してみました。

AI関連は従来のIT系ビジネスとはちょっと感覚が違うところがあります。まずは無料体験やカウンセリングをちょっと受けるなどして、雰囲気をつかむだけでも良いと思います。

その上で、やはり有償ですので自分に合うか、必要かをじっくり考えた上で納得が行く講座を受講すると良いでしょう。

1.人工知能特化型プログラミング学習サービス「Aidemy Premium Plan」
こちらは日本ディープラーニング協会のE検定JDLA認定プログラムもあります。受講がそのまま検定の受験資格となりますのでお薦めです。

無料ビデオカウンセリング受講ができますので、まずは内容的に自分に合うものなのか確認して見ましょう。せっかくなので業界の状況についていろいろ質問してみると良いかと思います。また、こちらから講座の申し込みもできます。

2.プログラミングスクール【DIVE INTO CODE】無料説明会/体験セミナー/入校申込プロモーション
こちらも無料の説明会や体験セミナーがあります。無料なのでちょっとでも気になったら申し込んでしまいましょう。こちらから入校の申し込みもできます。

3.ITエンジニア専門スクール「リナックスアカデミー」
こちらも無料資料請求や個別カウンセリングができます。いろいろ話が聞けそうです。

4.【CodeCamp(コードキャンプ)】現役エンジニアによるオンラインのプログラミング個別指導
こちらはオンラインでのサービスとなります。いろいろなサービス提供形態が出てきているので一番習得しやすい学び方を熟考して検討してみましょう。

セミナーをいくつか紹介しましたが、せっかくそのために時間を取るので、AI特有の業界事情や学び方をいろいろ聞けるよい機会です。質問すべき内容を事前にある程度考えておいて直接聞いてみると、さらに具体的な詳細の話が聞けて良いかと思います。是非、コンタクトしてみてください。

他にも、サービス提供している会社はありますので、随時追加していきたいと思います。

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AI入門書紹介(5)徹底攻略 ディープラーニングG検定 ジェネラリスト問題集 [書籍紹介]

日本ディープラーニング協会で実施するディープラーニングに関する資格試験にJDLA 資格試験があります。

昨年から始まった試験でG検定とE検定がありますが、ビジネス向けはG検定となるかと思います。2019年の最初の試験は3/9でもう直前です。その受験のための参考書としては今までは以前も紹介した紹介した「深層学習教科書 ディープラーニング G検定公式テキスト」だけしかありませんでした。

日本ディープラーニング協会監修
翔泳社 2800円+税



深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト



しかし、最近ついに一般に販売される本としておそらく初めての問題集が出ました。これで、まずは問題量的にはずいぶん豊富になりました。質的にも相当満たせるかもしれません。

明松真司/田原眞一著
インプレス 2100円+税



徹底攻略 ディープラーニングG検定 ジェネラリスト問題集




この本の中で出題されている問題はもちろんディープラーニングのG検定向けですが、検定受験用の参考書がまだ少ないことを配慮してか、かなり詳細に解説が入っています。これは情報が少なくて苦しんできた人たちには大きな朗報だと思います。

その解説を中心に読んでいくことでかなり参考書的な使い方をすることができます。現時点の環境を考えると見逃せない貴重な一冊となりそうです。

問題の出題内容も、こんな問題が出るのか、とかこういう範囲の知識を見ておく必要があるのか、などこの本から分かることも多く、相当知見が得られます。その意味で、受験の際の最重要な参考資料の一冊として活用でき、お薦めです。

個人的には日本初のディープラーニング検定向け問題集として、よくこれだけ早く出してくれたと思う一冊です。この資格や基本的なAI関連の勉強に少しでも興味がある人は是非入手してもらいたい本です。

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AI入門書紹介(3)Excelでわかるディープラーニング超入門 [書籍紹介]

ディープラーニングのしくみの基礎を学ぶのにお薦めの本を紹介します。何と普通のPCにもインストールされているExcelを使って習得しようという本です。

「Excelでわかるディープラーニング超入門」
涌井良幸 涌井貞美著
技術評論社 1880円



Excelでわかるディープラーニング超入門


内容はネット上からダウンロードしたExcelデータを用いて簡単な文字認識を行うもので、ディープラーニングでの学習を含めひととおり体験できます。内容も分かりやすく、ちょっと頑張れば気軽に勉強できてしまうのでディープラーニングの基礎を学ぶにはお薦めの本です。
このブログでは独学で学ぶ場合の書籍の紹介をしていますが、AI関連の実装を学ぶサービスも出てきています。 AI関連の技術は、通常のいわゆるIT関連の技術とは文化が違う所があり、AI関連業界の空気を一回吸ってから業界に入り込むのも最初から話が合うことで仕事を得る観点でもつながりを持つ観点でも大きくプラスとなります。 下記の紹介のページのように、中には無料体験や無料カウンセリングをする所もありますので一度話を聞いてみるとよいでしょう。 AI技術関連セミナーの紹介ページはこちら

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