基本モデルから応用まで習得できる「TensorRT学習・開発キット」を発売 スペクトラム・テクノロジー

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スペクトラム・テクノロジーは2022年1月20日、「TensorRT学習・開発キット」を発売した。Python、C++のプログラミング言語を使用して、mnist、nmt、rcnn、ssdなどの基本モデルの学習から物体認識、物体分類などの応用までを習得できる。TensorFlow、PyTorchで作成したモデルを最大40倍に高速化し、作成したモデルをエッジデバイスに移植し、自動運転、画像認識に活用ができる。価格はUbuntu版、Windows版ともに3万3000円(税込み)。

Nvidiaが開発したAIプログラム「TensorRT」は、すべての主要なフレームワークでトレーニングされたニューラルネットワークモデルを最適化し、低精度を高精度で調整する。TensorRTベースのアプリケーションは、推論中にCPUのみのプラットフォームよりも最大40倍高速に実行される。

TensorRTの学習・開発キットは、Nvidiaが開発。AIは今後、エッジデバイスでの高速処理が必須になるため、その高速化のためのキットを提供する。ソースコードからインストールするため、対象はAIスキルの中・上級者。学校から企業まで幅広く、安価に利用できる。これまではNvidiaの専用デバイス(Jetsonなど)でのみ動作していたが、汎用のデスクトップPCなど(Ubuntu、Windows)でも使用できる。

基本モデルの学習から物体認識、物体分類などの応用まで幅広く習得できる。Onnxを介して、TensorFlow、PyTorchで作成したモデルをTensorRTで高速処理する。作成したモデルは、エッジデバイスへの移植に対応。日本語マニュアルがあるため、誰でも学習と開発ができる。また、インストールサービスも提供する。

TensorRT基本習得(Python、C++)では、プログラム言語としてPyTorchとC++を使用。TensorRTを使用してmnist、nmt、rcnn、ssdなどの基本モデルを動作させ、量子化、メモリの節約の原理を習得する。応用例の習得では、TensorRTでの物体認識、物体分類の高速処理が体験できる。TensorFlowとTensorRTの比較ができ、自然言語処理、カメラを使った画像認識なども学習できる。

Nvidia専用機(Jetson)の準備が不要で、すでに所有しているGPU搭載のデクストップPCなどで利用できる。キットで開発後は、エッジデバイスに簡単に移植でき、自動運転、画像認識への応用に対応する。

提供するプログラムは、TensorRT(Python)が物体認識EfficientDet、物体分類EfficientNet、TensorFlow_Mnist、Pytorch_mnist、Caffe_mnist、Onnx_packnet、TensorFlow object detection、Yolov3_Onnx、TensorRT(C++)がMnist(Onnx、uff)、RCNN(faster、uff)、NMT、SSD(uff)、応用事例がBERT(自然言語処理、ドイツ語―英語自動翻訳)とTorch2trt:カメラを使った画像認識、分類、量子化となる。

TensorFlow、Pythonの基礎を習得したユーザーを対象に、14日間の無料サポートを実施。無料サポートの利用には、TensorFlow、Pythonの基礎的な知識が必要となる。また、オプションとしてWebカメラHDを用意する。

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