NVIDIAとAWSが提携、エッジデバイスでのAI活用を後押し「NVIDIA Jetson」と「AWS IoT Greengrass」が連携

NVIDIAはAmazon Web Services(AWS)との提携により、「NVIDIA Jetson」と「AWS IoT Greengrass」を組み合わせ、顧客が数百万台のコネクテッドデバイスでAIやディープラーニングを利用できるようにする。

» 2019年03月20日 11時00分 公開
[@IT]

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 NVIDIAは2019年3月18日(米国時間)、Amazon Web Services(AWS)との提携により、「NVIDIA Jetson」と「AWS IoT Greengrass」を組み合わせ、顧客が数百万台のコネクテッドデバイスでAIやディープラーニングを利用できるようにすると発表した。

 この共同ソリューションでは、まずAWS上でAIモデルを作成後、トレーニングを通じて最適化する。その後、AWS IoT Greengrassを使ってJetsonベースのエッジデバイスにデプロイ、実行できるようになる。

 NVIDIA Jetsonプラットフォームは、エッジでAIを提供し、高パフォーマンスで電力効率の高いコンピューティングを実現する。用途は幅広く、小売りや製造、農業といった業種向けの自律動作マシンやスマートカメラなどがある。

AWS IoT Greengrassを使うメリットは?

 AWS IoT Greengrassは、機械学習を含むAWSの機能をシームレスにエッジデバイスに拡張する。このため、エッジデバイスは管理や分析、永続ストレージが必要になった場合にはクラウドを使用しつつ、自身が生成するデータはローカルで処理できる。

AWS IoT Greengrassのアーキテクチャ 図の大半を占める四角い枠がエッジを表す(出典:AWS

 JetsonベースのデバイスではAWS IoT Greengrassを使ってエッジで推論を行い、リアルタイムに近いアクションを実行できる。また、必要に応じてデータを「Amazon SageMaker」のような機械学習サービスに送信し、モデルの精度を向上できる。

 顧客は帯域幅やコストの節減というメリットも享受できる。データをクラウドに送信することなく、リアルタイムに近い推論をJetsonベースデバイスで直接実行できるからだ。

フレームワームも利用可能

 Jetsonは、「NVIDIA JetPack」を含む包括的なソフトウェアツールやSDK(Software Development Kit)とともに提供されている。また、「MXNet」「Caffe」「TensorFlow」「PyTorch」など、さまざまなフレームワークをサポートしているため、開発者はそれらのアルゴリズムを使って、実用的なアプリケーションを迅速にデプロイできる。

 「Jetsonは、世界最速クラスのスーパーコンピュータで採用されているのと同じアーキテクチャと統合ソフトウェアをベースにした高パフォーマンスコンピュータだ。われわれは、新発表の『Jetson Nano』から『Jetson AGX Xavier』までのJetsonファミリーを提供しており、小型IoTデバイスから強力なIoTゲートウェイまでのIoTデバイスのスケーリングに対応できる」(NVIDIA幹部)

Jason Nanoの外観(出典:NVIDIA

多様なユースケース

 Jetsonは、AIを利用した斬新なアプリケーションの実現を可能にする。例えば、農業では、AWS IoT Greengrassを実行するJetsonベースのカメラが、ほぼリアルタイムに雑草を監視し、これまでは特定されなかった雑草を捉え、例外の発生をクラウドにアップロードし、モデルの再トレーニングとデプロイを迅速に行う。技術を組み合わせることで、農業のスマート化や効率化を実現できる。

 自動光学検査では、製品の欠陥が工場現場で迅速に特定され、製造ラインの遅延を回避できる。これによって生産性が向上し、損失が最小限に抑えられ、全体的な業務効率が向上する。

 小売りでは、Jetsonベースのデバイスが、トレーニングされたニューラルネットワークをデプロイし、在庫、顧客行動、チェックアウトを監視し、データをエッジで処理できる。これにより、業務効率やスケーラビリティが向上する。

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