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» 2019年12月18日 13時00分 公開

GTC Chinaで発表:NVIDIAが自動運転で学習済みモデルを提供、「NVIDIA DRIVE AGX」の新製品も発表

NVIDIAは2019年12月18日、中国・蘇州で開催している「GPU Technology Conference(GTC China)」で、自動運転コンピューターの新製品、自動運転のための学習済みモデルおよび高度な学習を実現するツールの提供などを発表した。

[三木泉,@IT]

 NVIDIAは2019年12月18日、中国・蘇州で開催している「GPU Technology Conference(GTC China)」で、自動運転コンピューターの新製品、自動運転のための学習済みモデルおよび高度な学習を実現するツールの提供などを発表した。

 NVIDIAは自動運転/ロボティクスコンピュータープラットフォーム「NVIDIA DRIVE AGX」を利用する自動運転システム開発者向けに、自動運転の学習済み深層学習モデルと、これを活用してチューニングする際に使えるツールを「NVIDIA GPU Cloud」上で提供すると発表した。

 学習済みモデルは、車両・歩行者・自転車・障害物など物体の認識、信号や標識の認識、道路の認識、駐車場の認識、運転者の視線や動きの認識など多岐にわたるという。

NVIDIA Orin

 NVIDIAは同時に、ユーザー企業がこれらのモデルに対してさらに学習を加える際に使えるツールを提供する。このツールでは、「Transfer Learning(転移学習)」「Federated Learning(連合学習)」「Active Learning(能動学習)」などが行えるという。

 Transfer Learningは学習済みモデルを活用し、これにさらに学習を追加することで、時間と労力を節約する手法。

 Federated Learningは、データを1カ所に集中した上で機械学習を行うのとは対照的に、分散的に学習を行い、構築されたモデル群から統合モデルを作り上げる手法。自動運転との関連では、プライバシーを保護した上で国を超えた単一のモデルを構築したり、複数の企業が、自社の知的財産権を保護した上で、協力してモデルを構築したりする際に使えるという。

 Active Learningは学習に利用するデータの選択を人間ではなく機械が担うことで、データ収集のコストを低減し、モデルの精度を高める手法。

 また、NVIDIAはNVIDIA DRIVE AGXの新製品、「NVIDIA DRIVE AGX Orin」を発表した。新製品は、新たに開発したSoC(System-on-a-Chip)の「Orin」を搭載している。Orinは170億のトランジスタを搭載して200TOPSを発揮、前世代のSoCである「Xavier」(30TOPS)に比べて7倍近くの性能向上を実現したという。

 一方、NVIDIAは推論ソフトウェア開発キットの「TensorRT」で、第7世代の「TensorRT 7」を発表した。WaveRNNや Tacotron 2などのRNN(Recurrent Neural Networks)、BERTなどのTransformerにおける最適化が特徴で、自動音声認識から自然言語理解、自動音声変換のプロセスを300ミリ秒以下で実現し、リアルタイムの会話型AIを可能にするという。

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