Jetson Nano用オリジナルキャリアボードの回路設計、基板設計、製造サービスを開始

2019年7月8日、ポジティブワン株式会社（本社：東京都渋谷区）は、Jetson Nanoシステムオンモジュールを利用したシステムを構築するためのオリジナルキャリアボードの回路設計、基板設計、製造サービスを開始いたします。

Jetson Nanoは、Nvidiaの最新の機械学習開発プラットフォームです。以前のJetsonプラットフォームは、大規模な商用製品を製造しようとしているユーザーを対象としていました。それらは強力でありながら高価です。Jetson Nanoにより、Nvidiaはエントリー価格を引き下げ、Raspberry Piのような革命への道を切り開きました。

オリジナルのJetson TX1は、256 CUDAコアを搭載した1024 GFLOPのMaxwell GPUを使用していました。Jetson Nanoは同じプロセッサの縮小版を使用しています。ブートログによると、Jetson NanoはMaxwell GPUと同じ第2世代のGM20Bを搭載していますが、CUDAコアは半分です。

Jetson Nanoには、スモークパーティクルシミュレーションからマンデルブロレンダリング、そして健全な量のガウスぼかし、jpegエンコード、そしてフォグシミュレーションまで、CUDAのデモが多数集められています。IDソフトウェアからオープンソースでリリースされたさまざまな3Dエンジンをベースにしたもののように、速くて滑らかな3Dゲームの可能性は十分にあります。

CUDAベースの計算やゲームに適したGPUを用意するのは素晴らしいことですが、Jetson Nanoの真の力は、機械学習（マーケティング担当者がAIと呼ぶ）にそれを使い始めるときです。

Nvidiaには、Nanoを含むすべてのJetsonプラットフォームで動作するオープンソースプロジェクトがあります。それはオブジェクト認識とオブジェクト検出を含む様々な巧妙な機械学習技術を例示します。開発者にとっては、実際の機械学習プロジェクトを構築するための優れた出発点です。

物体認識ニューラルネットワークはそのレパートリーに約1000個の物体を持っています。静止画像からでもカメラフィードからのライブでも機能します。同様に、オブジェクト検出デモは、犬、顔、歩く人、飛行機、ボトル、そして椅子について知っています。カメラからライブで実行する場合、オブジェクト認識デモは約17fpsで処理（およびラベル付け）できます。顔を検索するオブジェクト検出デモは、約10fpsで実行されます。

Visionworksは、コンピュータビジョン用のNvidiaのSDKです。Khronos OpenVX標準を実装および拡張し、Jetson Nanoを含むCUDA対応のGPUおよびSOC用に最適化されています。

ポジティブワンでは、Jetson Nanoを利用した開発の支援を行います。

【ポジティブワン株式会社について】
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