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ベクトルデータベースについてのすべて – その重要性、ベクトル埋め込み、および大規模言語モデル（LLM）向けのトップベクトルデータベース

大型言語モデルは近年、著しい成長と進化を遂げています。人工知能の分野は、これらのモデルの新たなリリースごとにブームを巻き起こしています。教育や金融、医療やメディアなど、LLMはほぼすべての領域に貢献しています。GPT、BERT、PaLM、LLaMaなどの有名なLLMは、人間を模倣することでAI産業を革新しています。OpenAIによって開発されたGPTアーキテクチャに基づく有名なチャットボットChatGPTは、正確で創造的なコンテンツの生成、質問への回答、大量のテキスト段落の要約、言語翻訳など、人間を模倣しています。ベクトルデータベースとは何ですか？ AIと機械学習の分野で急速に人気を集めている新しい独特なタイプのデータベースがベクトルデータベースです。従来のリレーショナルデータベース（最初は行と列で表形式のデータを格納するために設計されたもの）や、JSONドキュメントでデータを格納する最近のNoSQLデータベース（例：MongoDB）とは異なる性質を持つためです。ベクトルデータベースは、ベクトル埋め込みのみを格納および検索するために設計された特殊なデータベースです。大型言語モデルと新しいアプリケーションは、ベクトル埋め込みとベクトルデータベースに依存しています。これらのデータベースは、ベクトルデータの効果的な格納と操作のために作られた専用のデータベースです。ベクトルデータは、点、線、およびポリゴンを使用して空間内のオブジェクトを記述するために使用され、コンピュータグラフィックス、機械学習、地理情報システムなど、さまざまな産業で頻繁に使用されています。ベクトルデータベースは、ベクトル埋め込みに基づいており、これはAIシステムがデータを解釈し、長期的なメモリを保持するのに役立つ意味情報を持つデータの一種です。これらの埋め込みは、MLプロセスの一環として生成されたトレーニングデータの縮小バージョンです。これらは機械学習の推論フェーズで新しいデータを実行するために使用されるフィルタとして機能します。ベクトルデータベースでは、データの幾何学的な特性を使用して組織化および格納します。各アイテムは、空間内の座標とその特性を与える他のプロパティによって識別されます。たとえば、ベクトルデータベースは、GISアプリケーションで町、高速道路、川などの地理的な特徴の詳細を記録するために使用される可能性があります。ベクトルデータベースの利点空間インデックス：ベクトルデータベースは、Rツリーやクアッドツリーなどの空間インデックス技術を使用して、近接や制約などの地理的な関係に基づいてデータの検索を可能にします。これにより、ベクトルデータベースは他のデータベースよりも優れた性能を持つことができます。多次元インデックス：ベクトルデータベースは、空間インデックスに加えて、追加のベクトルデータの特性に対してインデックスをサポートすることができます。これにより、非空間属性に基づいた効果的な検索とフィルタリングが可能となります。幾何学的な操作：ベクトルデータベースには、交差、バッファリング、距離計算などの幾何学的な操作のための組み込みサポートが頻繁にあります。これは、空間分析、ルーティング、マップの可視化などのタスクに重要です。地理情報システム（GIS）との統合：ベクトルデータベースは、効率的な空間データの処理と分析によく使用され、GISソフトウェアやツールと組み合わせて使用されます。 LLMの構築に最適なベクトルデータベース大型言語モデルの場合、ベクトルデータベースは、LLMのトレーニングから得られるベクトル埋め込みの格納に主に使用されています。 Pinecone – Pineconeは、優れたパフォーマンス、スケーラビリティ、複雑なデータの処理能力を備えた強力なベクトルデータベースです。ベクトルへの即時アクセスとリアルタイムの更新が必要なアプリケーションに最適であり、迅速かつ効率的なデータの検索に優れています。 DataStax – DataStaxのAstraDBは、アプリケーション開発を加速するためのベクトルデータベースです。AstraDBはCassandra操作との統合、およびAppCloudDBとの連携により、アプリの構築を簡素化し、効率的なデータの取得を自動的にさまざまなクラウドインフラストラクチャ上でスケーリングすることができます。 MongoDB – MongoDBのAtlas Vector Search機能は、生成的AIと意味検索の統合における重要な進歩です。ベクトル検索機能の統合により、MongoDBはデータ分析、推奨システム、自然言語処理などの作業を開発者が行えるようにします。Atlas…

NLPとエリシットを用いたジェンダー平等に関する研究の探索

はじめに NLP（自然言語処理）は、膨大なテキストデータを理解するのに役立ちます。大量の文書を手作業で読む代わりに、これらの技術を利用して理解を高速化し、主要なメッセージに素早くたどり着くことができます。このブログ記事では、パンダデータフレームとPythonのNLPツールを使用して、Elicitを使用してアフガニスタンのジェンダー平等に関する研究で人々が何を書いたかを把握する可能性について探求します。これらの洞察は、女性や女の子にとって最も困難な場所の1つとされている国で、ジェンダー平等を推進するために何がうまくいき、何がうまくいかなかったかを理解するのに役立つかもしれません（World Economic Forum、2023年）。学習目標 CSVファイル内のテキストのテキスト分析の習得 Pythonでの自然言語処理の方法に関する知識の習得効果的なデータ可視化のためのスキルの開発アフガニスタンにおけるジェンダー平等に関する研究が時間とともにどのように進展したかについての洞察の獲得この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。文献レビューにおけるElicitの使用基礎となるデータを生成するために、私はAIパワードツールであるElicitを使用して文献レビューを行います（Elicit）。ツールに質問をすることで、アフガニスタンでジェンダー平等が失敗した理由に関連する論文のリストを生成するように依頼します。その後、CSV形式で結果の論文リスト（150以上のランダムな数の論文とみなします）をダウンロードします。このデータはどのように見えるのでしょうか？さあ、見てみましょう！ PythonでElicitからのCSVデータを分析するまず、CSVファイルをパンダデータフレームとして読み込みます： import pandas as pd # ファイルパスとCSVファイルを特定 file_path = './elicit.csv' #…

大規模言語モデル（LLM）とは何ですか？LLMの応用と種類

コンピュータプログラムである大規模言語モデルは、テキストの解析や作成のための新しいオプションをソフトウェアに提供します。大規模言語モデルは、ペタバイト以上のテキストデータを使用してトレーニングされることが珍しくなく、そのサイズは数テラバイトになることもあります。モデルのパラメータは、以前のトレーニングデータから学習されたコンポーネントであり、テキスト生成などのタスクにおけるモデルの適性を確立します。音声認識、感情分析、テキスト要約、スペルチェック、トークンの分類など、自然言語処理（NLP）の活動は、言語モデルを基盤としています。言語モデルはテキストを分析し、ほとんどの自然言語処理のタスクで次のトークンの確率を予測することができます。ユニグラム、N-グラム、指数、およびニューラルネットワークは、言語モデルの有効な形式です。 LLMの応用以下のチャートは、大規模言語モデル（LLM）の現状を機能、製品、およびサポートソフトウェアの面でまとめたものです。画像の出典：https://cobusgreyling.medium.com/the-large-language-model-landscape-9da7ee17710b シェルコマンドの生成次世代ターミナルのWarpは、GPT-3を使用して自然言語を実行可能なシェル命令に変換します。GitHub Copilotのようなものですが、ターミナル向けです。経験豊富なプログラマでも、シェルコマンドの構文を説明する必要がある場合があります。正規表現の生成開発者にとって正規表現の生成は時間がかかりますが、Autoregex.xyzはGPT-3を活用してこのプロセスを自動化します。コピーライティングこのタスクに最も人気のあるモデルはGPT-3ですが、BigScienceのBLOOMやEleuther AIのGPT-Jなどのオープンソースの代替品もあります。Copy ai、Copysmith、Contenda、Cohere、Jasper aiなどのスタートアップ企業は、この分野でアプリを開発しており、ブログ投稿、販売コンテンツ、デジタル広告、ウェブサイトのコピーなどの執筆を素早く容易にします。分類テキストを予め定義されたカテゴリに分類することは、教師あり学習の例です。クラスタリングという教師なし学習技術を用いることで、意味が似ているテキストを事前定義されたクラスなしでまとめることができます。応答生成応答生成は、サンプルの対話を使用して対話のフローを生成し、機械学習のアプローチを採用するアイデアです。ユーザーに提示される次の議論がモデルによって決定され、ユーザーの過去の応答と最も可能性の高い将来の会話を考慮に入れます。これを予測対話と呼びます。テキストの生成 LLMの能力は、簡単な説明からテストを生成することで、「メタ能力」と見なされるかもしれません。ほとんどのLLMは生成の役割を果たします。フューショット学習データは、生成を大幅に向上させるだけでなく、データのキャスティングもデータの使用方法に影響を与えます。知識応答知識応答は、アプリケーションプログラミングインターフェース（API）のクエリや従来の知識ストアに頼ることなく、一般的なクロスドメインの問い合わせに対する応答を可能にする知識重視の自然言語処理（KI-NLP）の応用です。知識重視の自然言語処理はウェブ検索ではなく、意味検索をサポートする知識ベースです。…

生成AI：世界はどこに向かっているのか？

はじめにテクノロジーの絶え間ない進化の世界で、AI製品の開発と展開が急速に拡大していることを目撃しています。過去6か月間、大手のテック企業や野心的なスタートアップ企業が人工知能の分野で大きな進展を遂げてきました。マイクロソフトやOpenAIなどの企業が注目を集めている一方で、彼らは氷山の一角に過ぎないことを認識することが重要です。急速に成長しているエンタープライズAI産業で競争力を維持するために、事業は常に革新し、新たな可能性を探求しています。そのような戦略の一つは、他社との協力や非組織的な成長です。業界内の他の企業の専門知識とリソースを活用することで、事業は顧客向けに優れた製品やサービスを開発することができます。さらに、これらのパートナーシップは新たな市場や以前にアクセスできなかった機会を開くものです。合併、買収、そしてパートナーシップは、新しい技術、人材、顧客基盤へのアクセスを提供し、事業が提供するオファリングを拡大し、収益の多様化を図ることを可能にします。私の観点から見ると、現在のAIの進化サイクルは3つの異なるフェーズに分けることができます。それぞれが成長と進歩を推進しています。あらゆる技術の成長フェーズあらゆる技術は成長の初期段階、成熟期、時代遅れの3つのフェーズを経ます。出現：このフェーズでは、新しい技術が出現し注目を集めます。始まりは少数の先駆的な個人や組織が概念の探求と開発を行うことから始まることが多いです。このフェーズでは、応用が限定的で広範な認識や採用がないことがあります。主な焦点は研究、実験、概念の証明にあります。成長と拡大：技術が実力を示し、その可能性を証明すると、成長と拡大のフェーズに入ります。開発により、機能性、効率性、使いやすさが向上します。公共および私的セクターからの投資の増加が進歩を推進する重要な役割を果たします。このフェーズでは、技術がより広範に受け入れられ、多くの企業が市場に参入し、消費者が採用し始めます。革新と競争が活気づき、急速な進展と改善が生まれます。このフェーズはまた、協力や戦略的パートナーシップを引き起こします。成熟と統合：成熟フェーズでは、技術は業界や社会の確立された一部となります。成長率が安定し、進歩が革命的ではなく漸進的になるポイントに達します。技術は人々の生活や既存のシステムに深く統合されています。このフェーズでは優勝者が出始めます。標準化、最適化、相互運用性はこのフェーズで重要な焦点となります。重要なブレークスルーはまだ発生するかもしれませんが、初期のステージと比べると頻度は低くなります。では、技術としての生成AIが進化のどの段階にあるのか見ていきましょう。これらのフェーズを1つずつ探っていきましょう。詳細はこちら: 生成AI: 定義、ツール、モデル、利点などフェーズ1: 出現 – 新たなAIの時代の幕開け最近、AIは前例のない出現のフェーズを経験しています。また、重要な製品の導入と新たな時代の幕開けを特徴としています。特に、GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）の導入は、この変革を促進する上で重要な役割を果たしています。その結果、ベンチャーキャピタルの投資がAIの景気づけに注ぎ込まれ、数多くのスタートアップ企業が資金調達を行い、画期的なAI製品を開発するためにAI競争に参加しています。フェーズ1は進行中のプロセスであり、少なくともさらなる6-12か月間は続くと予想されています。この初期フェーズでは、業界の革新者がチャンスを掴み、前進することが予想されます。OpenAIとマイクロソフトの協力が注目すべき例です。彼らの成功は、裏方で技術を磨くための膨大な努力と熱意に帰することができます。これらの組織は、この変革期にAIが提供する可能性を受け入れる者に待ち受ける潜在的な報酬の見本です。フェーズ1で達成された重要なマイルストーンについて詳しく知るには、次の注目すべき発表を参照してください。これらのマイルストーンは、この分野で行われた画期的な進展を証明し、AI革命の勢いが止まることのない未来が訪れる舞台を設定しています。…

ONNXモデル | オープンニューラルネットワークエクスチェンジ

はじめに ONNX（Open Neural Network Exchange）は、深層学習モデルの表現を容易にする標準化されたフォーマットとして広く認識されるようになりました。PyTorch、TensorFlow、Cafe2などのさまざまなフレームワーク間でのシームレスなデータ交換とコラボレーションを促進する能力により、その使用は大きな注目を集めています。 ONNXの主な利点の1つは、フレームワーク間の一貫性を確保する能力にあります。さらに、Python、C++、C#、Javaなどの複数のプログラミング言語を使用してモデルをエクスポートおよびインポートする柔軟性を提供しています。この柔軟性により、開発者は好みのプログラミング言語に関係なく、広いコミュニティ内でモデルを簡単に共有し活用することができます。学習目標このセクションでは、ONNXについて詳しく説明し、モデルをONNX形式に変換する包括的なチュートリアルを提供します。内容は個別のサブヘッダーに整理されます。さらに、ONNX形式へのモデル変換に使用できるさまざまなツールについても探求します。その後、PyTorchモデルをONNX形式に変換する手順に重点を置きます。最後に、ONNXの機能に関する主な結果と洞察を強調した包括的なまとめを発表します。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。詳細な概要 ONNX（Open Neural Network Exchange）は、深層学習モデルに特化した自由に利用できるフォーマットです。その主な目的は、TensorFlowやCaffe2などと共にPyTorchを使用した際に異なる深層学習フレームワーク間でモデルのシームレスな交換と共有を促進することです。 ONNXの注目すべき利点の1つは、最小限の準備とモデルの書き直しの必要性なく、さまざまなフレームワーク間でモデルを転送できる能力です。この機能により、異なるハードウェアプラットフォーム（GPUやTPUなど）上でのモデルの最適化と高速化が大幅に簡素化されます。さらに、研究者はモデルを標準化された形式で共有することができ、コラボレーションと再現性を促進します。効率的にONNXモデルを操作するために、ONNXがいくつかの便利なツールを提供しています。たとえば、ONNX Runtimeはモデルの実行に使用される高性能エンジンとして機能します。さらに、ONNXコンバータはさまざまなフレームワーク間でのモデル変換をシームレスにサポートします。 ONNXは、MicrosoftやFacebookなどの主要なAIコミュニティの貢献によって共同開発されている活発に開発されているプロジェクトです。さらに、NvidiaやIntelなどのハードウェアパートナー、AWS、Microsoft Azure、Google Cloudなどの主要なクラウドプロバイダもONNXをサポートしています。 ONNXとは何ですか？…

今日、開発者の70%がAIを受け入れています：現在のテックの環境での大型言語モデル、LangChain、およびベクトルデータベースの台頭について探求する

人工知能には無限の可能性があります。それは、新しいリリースや開発によって明らかになっています。OpenAIが開発した最新のチャットボットであるChatGPTのリリースにより、AIの領域はGPTのトランスフォーマーアーキテクチャのおかげで常に注目を浴びています。ディープラーニング、自然言語処理（NLP）、自然言語理解（NLU）からコンピュータビジョンまで、AIは無限のイノベーションをもたらす未来へと皆を推進しています。ほぼすべての産業がAIの潜在能力を活用し、自己革新を遂げています。特に大規模言語モデル（LLMs）、LangChain、およびベクトルデータベースの領域での優れた技術的進歩がこの素晴らしい発展の原動力です。大規模言語モデル大規模言語モデル（LLMs）の開発は、人工知能における大きな進歩を表しています。これらのディープラーニングベースのモデルは、自然言語を処理し理解する際に印象的な正確さと流暢さを示します。LLMsは、書籍、ジャーナル、Webページなど、さまざまなソースからの大量のテキストデータを使用してトレーニングされます。言語を学ぶ過程で、LLMsは言語の構造、パターン、および意味的な関連性を理解するのに役立ちます。 LLMsの基本的なアーキテクチャは通常、複数の層からなるディープニューラルネットワークです。このネットワークは、トレーニングデータで発見されたパターンと接続に基づいて、入力テキストを分析し予測を行います。トレーニングフェーズ中にモデルの期待される出力と意図された出力の不一致を減少させるために、モデルのパラメータは調整されます。LLMは、トレーニング中にテキストデータを消費し、文脈に応じて次の単語または単語のシリーズを予測しようとします。 LLMsの使用方法質問への回答：LLMsは質問に回答するのが得意であり、正確で簡潔な回答を提供するために、本や論文、ウェブサイトなどの大量のテキストを検索します。コンテンツ生成 – LLMsは、コンテンツ生成に活用されることが証明されています。彼らは、文法的に正しい一貫した記事、ブログエントリ、および他の文章を生成する能力を持っています。テキスト要約：LLMsはテキスト要約に優れており、長いテキストを短く、より理解しやすい要約にまとめることができます。チャットボット – LLMsは、チャットボットや対話型AIを使用したシステムの開発に頻繁に使用されます。これらのシステムは、質問を理解し適切に応答し、対話全体で文脈を保持することで、ユーザーと自然な言語で対話することができます。言語翻訳 – LLMsは、言語の壁を乗り越えて成功したコミュニケーションを可能にするため、テキストの正確な翻訳が可能です。 LLMのトレーニングの手順 LLMのトレーニングの最初の段階は、モデルが言語のパターンや構造を発見するために使用する大規模なテキストデータセットを編集することです。データセットが収集されたら、トレーニングのためにそれを準備するために前処理が必要です。これには、不要なエントリを削除することによるデータのクリーニングが含まれます。 LLMをトレーニングするために適切なモデルアーキテクチャを選択することは重要です。トランスフォーマベースのアーキテクチャは、GPTモデルを含む自然言語の処理と生成に非常に効率的であることが示されています。モデルのパラメータを調整してLLMをトレーニングし、バックプロパゲーションなどのディープラーニング手法を使用してその精度を向上させます。モデルはトレーニング中に入力データを処理し、認識されたパターンに基づいて予測を行います。初期のトレーニング後、LLMは特定のタスクやドメインでさらに微調整され、それらの領域でのパフォーマンスが向上します。トレーニングされたLLMのパフォーマンスを評価し、モデルのパフォーマンスを評価するためのパープレキシティや精度などの複数のメトリクスを使用して、その効果を決定することが重要です。トレーニングと評価が完了したLLMは、実際のアプリケーションのためのプロダクション環境で使用されます。…

AWS上で動作する深層学習ベースの先進運転支援システムのための自動ラベリングモジュール

コンピュータビジョン（CV）では、興味のあるオブジェクトを識別するためのタグを追加したり、オブジェクトの位置を特定するためのバウンディングボックスを追加したりすることをラベリングと呼びますこれは、深層学習モデルを訓練するためのトレーニングデータを準備するための事前のタスクの1つです数十万時間以上の作業時間が、様々なCVのために画像やビデオから高品質なラベルを生成するために費やされています

AI、デジタルツインが次世代の気候研究イノベーションを解き放つ

AIと高速計算は、気候研究者が気候研究のブレークスルーを達成するために必要な奇跡を実現するのに役立つだろう、とNVIDIAの創設者兼CEOであるJensen Huangは、ベルリンサミットの基調講演で述べました。このイベントはEarth Virtualization Enginesイニシアチブの一環です。「リチャード・ファインマンはかつて『自分が作れないものは理解していない』と言いましたが、それが気候モデリングが非常に重要な理由です」とHuangは、ベルリンのハルナックハウスで開催されたこのイベントの参加者180人に語りました。ハルナックハウスは、地域の科学者や研究者のコミュニティの集まり場として知られています。「そして、あなたが行っている仕事は、政策立案者や研究者、産業界にとって非常に重要です」と彼は付け加えました。この仕事を進めるために、ベルリンサミットは世界中の参加者を集め、気候予測のためにAIと高性能コンピューティングを活用します。 Huangは、気候研究者が目標を達成するために必要な3つの奇跡と、NVIDIAが気候研究者や政策立案者と協力するためのEarth-2の取り組みについて話しました。最初に必要な奇跡は、気候を十分な解像度で、例えば数平方キロメートルのオーダーで、十分に高速にシミュレーションすることです。 2番目に必要な奇跡は、膨大な量のデータを事前に計算する能力です。 3番目は、NVIDIA Omniverseを使用してこのデータを対話的に可視化し、「政策立案者、企業、研究者の手に提供する」能力です。気候と気象のイノベーションの次の波 Earth Virtualization Enginesイニシアチブ（EVE）は、気候科学、HPC、AIに焦点を当てた国際的な共同研究であり、初めて持続可能な地球管理のためにキロメートルスケールの気候情報を簡単に利用できるようにすることを目指しています。「Earth-2とEVEが完璧なタイミングで出会った理由は、Earth-2が3つの基本的なブレークスルーに基づいていたからです」とHuangは述べました。このイニシアチブは、2.5kmの解像度で調整された気候予測を提唱し、進歩のペースを加速することを約束しています。これは非常に困難な課題ですが、過去25年間のさまざまな進歩を基盤にしています。 ICON、IFS、NEMO、MPAS、WRF-Gなど、さまざまなアプリケーションがすでに高速計算を活用しており、このようなアプリケーション向けのさらなる計算能力が提供されています。 NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchipは、巨大なAIとHPCアプリケーション向けに特別に設計された画期的な加速CPUです。これにより、テラバイトのデータを処理するアプリケーションのパフォーマンスが最大10倍向上します。…

2023年の最高のサイバーセキュリティニュースレター

サイバーセキュリティのニュースレターは、幅広いトピックをカバーし、さまざまな読者のニーズに対応していますこの分野で先を見越したいと思っている人にとって、非常に役立ちます

Field Programmable Gate Array（FPGA）とは何ですか：人工知能（AI）におけるFPGA vs. GPU

フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）は、製造後に設定とカスタマイズが可能な集積回路です。これらのチップはこの能力によって「フィールドプログラマブル」と呼ばれます。プログラム可能なロジックブロックから構成され、幅広い機能を実行したり、論理ゲートとして機能したりすることができます。これにより、回路の動作方法に対してユーザーに大きな柔軟性が提供されます。フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）は、設定可能なロジックブロック（CLB）とプログラマブルなインターコネクトで構成される半導体デバイスです。これらのブロックは、シンプルから複雑な操作を行い、フリップフロップやメモリブロックなどのメモリコンポーネントを含むことができます。 FPGAは、プログラマブルな読み取り専用メモリチップと似ていますが、より多くのゲートを収容し、ASIC（特定のタスク用に設計された集積回路）とは異なり再プログラム可能です。これらは特定の用途に合わせてマイクロプロセッサをカスタマイズするために使用され、ワイヤレス通信、データセンター、自動車、医療、航空宇宙など、さまざまな業界で人気があります。FPGAの再プログラム可能な性質により、必要に応じて柔軟性とデザインの更新が可能になります。出典: https://allaboutfpga.com/fpga-architecture/ 出典: https://blog.samtec.com/post/new-intel-fpga-platform-features-samtec-interconnect/ FPGAの応用 FPGAは、さまざまな業界で利用され、多様な実装領域があります。主な利用領域のいくつかは以下の通りです。エネルギー産業 FPGAは、効率的な電力ネットワークが最適な運用のために必要な送電および配電（T&D）変電所などのスマート電力網技術において、パフォーマンスとスケーラビリティを向上させながら消費電力を低減する重要な役割を果たすことができます。向上した自動車体験 MicrosemiのFPGAは、クルーズコントロール、死角警告、衝突回避などの新しい自動車の安全アプリケーションをOEM（自動車メーカー）およびサプライヤーが作成することを可能にします。これらのFPGAは、情報保証、改ざん防止、ハードウェアセキュリティなどのサイバーセキュリティ機能、エラーコレクションメモリや低静的電力などの信頼性機能を提供します。航空宇宙と防衛産業用製造会社は、パフォーマンス、信頼性、寿命要件を満たすために、しばしば宇宙グレードのラジエーションハードおよびラジエーショントレラントなFPGAを提供しています。これらのFPGAは、従来のASIC実装よりも柔軟性があり、処理集約型の宇宙システムに特に適しています。コンピュータビジョンシステム現代の世界では、ビデオ監視カメラ、ロボット、およびその他のデバイスなど、さまざまなガジェットでコンピュータビジョンシステムが広く使用されています。これらのガジェットが位置、周囲、および顔認識の能力に基づいて適切に人と対話するためには、しばしばFPGAベースのシステムを使用する必要があります。データセンターインターネット・オブ・シングスとビッグデータは、取得および処理されるデータ量の著しい増加をもたらしています。深層学習技術の使用により、低遅延、柔軟性、および安全な計算能力が求められます。スペースコストの上昇により、より多くのサーバーを追加してもこの需要には応えられません。FPGAは、処理の高速化、設計の柔軟性、ソフトウェアの脆弱性に対するハードウェアベースのセキュリティの面でデータセンターでの受け入れが増えています。リアルタイムシステム従来のCPUは応答時間が予測困難であり、トリガーが正確に発火するタイミングを予測するのが困難なため、応答時間が重要なリアルタイムシステムでFPGAが使用されています。 ASICの設計回路のアーキテクチャを作成することが最初のステップであり、それからFPGAを使用してプロトタイプを構築し、テストすることでエラーを修正することができます。プロトタイプが予想通りの動作をすると、ASICプロジェクトが開発されます。このアプローチにより、統合回路の作成は手間がかかり複雑な作業であるため、時間を節約することができます。 FPGAベースのアクセラレーションサービス…

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