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はじめに

はじめまして!マクニカ AIリサーチセンターのBBです。

平成も残りわずかとなりました。キーボードで令和を変換する機会が増えていくと思うのですが、辞書はどのようにアップデートされるのでしょうか。
学習させたものを使うか、各自登録するしかないのですかね。小さなことにざわざわします、春ですね。

さて、ちょっと今更感もありますが3月17日~21日にかけてサンノゼで行われた最大級のAIイベント NVIDIA GPU Technology Conference 2019(GTC 2019)へ参加した時の感想や見た聞いたを個人的に面白かったかどうかという主観満載でまとめていきます。

全3回の連載です!

GTCって何?

GTCとは、今やAI構築の計算リソースとして必要不可欠となったGPU(Graphics Processing Unit)の最新テクノロジーを集めたNVIDIAの国際カンファレンスです。

最新のGPU、AIを使った開発事例、AI自体の研究事例など、AIという分野とその関連テクノロジーが今現在どのように活用されているのか、今後どのように活用されるのかを知ることができます。

まさにAIに関係するすべての人必見のイベントとなっています。

会場の雰囲気

会場はカリフォルニア州サンノゼにあるコンベンションセンターです。
ここは広いので人でいっぱいで動けないということはありません。
天井からNVIDIAのスポンサーやGTCの出展企業が紹介されていますが、錚々たる面々です。

ただし、別会場(サンノゼ州立大学)で行われたNVIDIA CEO ジェン・スン・フアン氏によるGTCのOpening Keynoteはこのような賑わいっぷりで人の熱気(+この日は日差しもきつかった…)でちょっと苦しかったです。

こんなに人がいたのかと驚愕しました。

なお、コーヒー(カップの銘柄はス○バでした)は飲み放題で、そこかしこにディスペンサーが置いてあります。
夜は展示ブースを回りながらかなりきちんとご飯を食べることができます。(写真を撮ればよかった…)
その他に特製のバックパックや各種変換ケーブルがもらえたりして、何かと嬉しい楽しいイベントです。

Keynoteのポイント

冒頭から飛ばしますが、注目は「Jetson Nano」の発表です。

エッジ向けAIモジュールとしての一時代を築き上げたJetson TX1の性能を更に小さく、更に(かなり)安く手に入れられるようになりました。
ジェン・スン・フアン氏の手のひらに乗るJetson Nano…かなり小さいです!

モジュールの紹介だけではなく自走ロボットのリファレンスモデルとして、Jetson Nanoとステレオカメラや深度センサーを組み合わせた「Kaya」とJetson AGX Xavier搭載のAGV「Carter」の紹介も行われました。
こちらは展示ブースでデモもありましたので後程ご紹介します。

Keynote終了後すぐに開発者キットの即売会が行われていましたが、ものすごい行列です。なんとか私も評価用に1台入手。。。
Jetson Nanoを使ったAI実装については後日記事にするかもしれませんのでうっすらご期待ください。
Jetsonの詳細はブログの下部にリンクも掲載していますので是非ご覧ください!

分析用マシンとしては名前未定?のデータサイエンティスト向けワークステーション(RTX 8000 x2)や、またまたデータサイエンス向けに特化したT4サーバーの紹介がありました。
Turingアーキテクチャ(最新GPU)が本格的に分析向けに使われていくということで、AIの学習効率はまだまだ上がることでしょう!

AI開発用のツールキット(ソフトウェア)についても多くの発表がありました。

放射線学向けのAI開発ツールキット「CLARA」は、アノテーション、学習済モデルと転移学習のサポート、実装という最新のAI開発フロー全てをカバーするものです。
これは是非使ってみたい…画像向けということで広く捉えれば外観検査システムの開発などにも応用できるような気がしてきますね!夢が広がります。

また、今までRAPIDSやcu○○などバラバラに存在してきたCUDAの各種ライブラリを一元化して開発を加速させるCUDA-Xというライブラリの発表もありました。
区分が分かりにくかったところをシンプルにすることで、こちら側で細かく意識しなくとも欲しい並列演算を手に入れることができるようになることでしょう!
RAPIDSについてはしっかり調査して参りましたので後の回でご紹介します。

展示ブース

GTC 2019の展示ブースではAIスタートアップ企業、各出展社やスポンサーのAIソリューション、KeynoteにもあったNVIDIAの製品などが紹介されていました。

スタートアップ企業の中にはAI開発の鬼門、画像アノテーションに関するソリューションを紹介するところがいくつかありました。
領域分割タスクのアノテーションにおける人的負荷軽減として、点群を指定するだけでアノテーションが行えるというツールの紹介は面白かったです。

展示ブースでは上のKeynoteで紹介した「Kaya」と「Carter」がデモを行っていました。

「Kaya」はサッカーをしていて可愛かったですね!いつかRoboCupに出たりするのでしょうか。

「Carter」はピッキングロボットが載せてくれたお菓子を運んでくれていました。
センサーで自身の位置を把握しつつ、Superpixelを用いてカメラで映るものを検出しているようでした。


OmniSciのブースも人気でした。

こちらもサーバーサイドのビックデータ解析ツールとしてKeynoteで大々的に取り上げられていました。
(KeynoteではWifiアクセスポイントのホットスポット分析を例として、混同行列、データパイプライン、ヒートマップ、地域ごとのヒストグラム、リアルタイムの時系列データを可視化して見せていました!!)

展示ブースではレーシングゲームのリファレンス(CPU)とプレイヤーの操作パラメータやラップの差異を表示しつつ(さらっとコースのモデルも表示していましたが、モデリング機能を持っているのでしょうか)、得られたデータから計算した情報をこれまたリアルタイムに表示して見せていました。

なお、私は人に見られながらゲームをするのが恥ずかしくて参加を断念しました…

武蔵精密工業様はピッキングロボットと外観検査の協調動作を展示されており、こちらは対象物の凹みをカメラによる外観検査で検出してピッキングロボットの制御へ反映させるというものでした。
武蔵精密工業様製のエッジコンピューティングBoxも併せて展示があり、人だかりができていましたね!

ということで、今回はKeynoteと展示ブースをメインにご紹介しました!

次回はセッションや事例で面白かったものを取り上げていこうと思います。

なお、ご紹介したJetson Nanoの開発キットは以下のリンクから購入できます。
その他NVIDIA GPU製品の詳細情報も入手できますので是非ご覧ください!

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