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How Nvidia GPUs Compare To Google’s And Amazon’s AI Chips
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How Nvidia GPUs Compare To Google’s And Amazon’s AI Chips
Nvidia’s blowout earnings Wednesday affirmed its place as the world’s most valuable company, thanks to “off the charts” sales of GPUs that excel at AI workloads. But as inference needs outpace training, a smaller cheaper AI chip is gaining ground. Custom ASICs are now being designed by all the major ...
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Log in | NVIDIA Developer
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nvidia.com
2020年8月31日
【メタバースが始まる:NVIDIA Omniverse のオープン ベータが開始】 NVIDIA Omniverse のオープン ベータが開始となり、仮想コラボレーションとフォトリアルなシミュレーションを体験できるようになりました。 NVIDIA Omniverse は、デザイン ワークフローの加速とリアルタイムのコラボレーションを容易にする、オープンかつクラウドネイティブなプラットフォームです。 Omniverse を活用することで、クリエイターやエンジニア、研究者が仮想世界で共同作業できるようになり、あらゆるものが接続されます。 ニール スティーヴンスンが「メタバース」と名づけた世界が始まります。 本プラットフォームなら、部屋をまたいで、あるいは世界のあちこちにいるチームメンバーが Omniverse に入り、そこでリアルタイムでフォトリアルなレンダリングを通して同時に作業することで、効率性や生産性、柔軟性を向上させることができます。 オープン ベータの一部として、いくつかの Omniverse アプリケーションをリリースしました。 これらは Omniverse のソフトウェア内で
2:35
【メタバースが始まる:NVIDIA Omniverse のオープン ベータが開始】 NVIDIA Omniverse のオープン ベータが開始となり、仮想コラボレーションとフォトリアルなシミュレーションを体験できるようになりました。 NVIDIA Omniverse は、デザイン ワークフローの加速とリアルタイムのコラボレーションを容易にする、オープンかつクラウドネイティブなプラットフォームです。 Omniverse を活用することで、クリエイターやエンジニア、研究者が仮想世界で共同作業できるようになり、あらゆるものが接続されます。 ニール スティーヴンスンが「メタバース」と名づけた世界が始まります。 本プラットフォームなら、部屋をまたいで、あるいは世界のあちこちにいるチームメンバーが Omniverse に入り、そこでリアルタイムでフォトリアルなレンダリングを通して同時に作業することで、効率性や生産性、柔軟性を向上させることができます。 オープン ベータの一部として、いくつかの Omniverse アプリケーションをリリースしました。 これらは Omniverse のソフトウェア内で
FacebookNVIDIA Japan
視聴回数: 7.1万 回2021年1月5日
【距離の予測: 予測精度を向上させるシステムの開発】 自動運転技術の中でも、周囲の状況を正確に把握するためのセンサーシステムは最も重要な要素のひとつです。 私たち人間は解像度の高い、緊密に連動した 2 つの視覚センサーである「目」を持ち、脳内で立体視処理を行うことで距離を測ることができます。 それに対して、人間の目のように 2 台のカメラを用いた立体視システムを自動運転車に搭載する場合は、デリケートな問題が発生します。カメラの連動が少しでもうまくいかないと、いわゆる「タイミングのずれ」が生じ、距離を正確に推定できなくなるためです。 NVIDIA が、1 台のカメラから得たデータで物体までの距離の検知を行うのはこうした理由からです。とはいえ、カメラを 1 台しか使わないと、それはそれで一連の課題が生じてしまいます。 ディープ ニューラルネットワークが登場するまでは、1 台のカメラから得た画像をもとに物体までの距離を計算する方法として、地面が平らであることを前提とするものが一般的でした。この前提の下、カメラ画像の 2 次元情報を用いて 3 次元の世界をモデル化していたのです。その場合、基準
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【距離の予測: 予測精度を向上させるシステムの開発】 自動運転技術の中でも、周囲の状況を正確に把握するためのセンサーシステムは最も重要な要素のひとつです。 私たち人間は解像度の高い、緊密に連動した 2 つの視覚センサーである「目」を持ち、脳内で立体視処理を行うことで距離を測ることができます。 それに対して、人間の目のように 2 台のカメラを用いた立体視システムを自動運転車に搭載する場合は、デリケートな問題が発生します。カメラの連動が少しでもうまくいかないと、いわゆる「タイミングのずれ」が生じ、距離を正確に推定できなくなるためです。 NVIDIA が、1 台のカメラから得たデータで物体までの距離の検知を行うのはこうした理由からです。とはいえ、カメラを 1 台しか使わないと、それはそれで一連の課題が生じてしまいます。 ディープ ニューラルネットワークが登場するまでは、1 台のカメラから得た画像をもとに物体までの距離を計算する方法として、地面が平らであることを前提とするものが一般的でした。この前提の下、カメラ画像の 2 次元情報を用いて 3 次元の世界をモデル化していたのです。その場合、基準
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