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。

[＠IT]

　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。