AIイメージフュージョンとDGX GH200

AIイメージフュージョンとDGX GH200' can be condensed to 'AIイメージフュージョンとDGX GH200

ピクセルからパノラマへ：AIの計測とステッチング、データセンターAIの強力なパワハウス

コンピュータビジョン（CV）の領域では、部分画像をつなぎ合わせて寸法を測定する能力は、単なる高度なトリックではなく、重要なスキルです。スマートフォンでパノラマビューを作成したり、監視ビデオのオブジェクト間の距離を測定したり、科学的な画像を分析したりする場合、画像のステッチングと測定の両方が重要な役割を果たします。この記事では、CVのこれら2つの魅力的な側面について解説します。その後、クラウドAIインフラとデータセンターAIの強力なパワハウスについても共有します。

ステッチングの技術

画像のステッチングは、単なるアルゴリズムの課題にとどまらず、芸術の一環です。ステッチングのアルゴリズムは、複数の画像をシームレスに組み合わせて、シームや歪み、色の不一致のない広がりのある出力を目指します。オープンソースの手法は、伝統的な特徴マッチングアルゴリズム（SIFTやSURFなど）からDeepStitchのようなディープラーニングモデルまで、複雑さが異なります。

伝統的手法 vs. ディープラーニング

• 伝統的手法：SIFT（スケール不変特徴変換）やSURF（スピードアップロバスト特徴）などのアルゴリズムは、キーポイントとディスクリプタを使用して画像間の重なり領域を見つけます。これらの手法は簡単なユースケースでは速く動作し、うまく機能しますが、複雑なシーンでは苦労することがあります。
• ディープラーニングモデル：DeepStitchなどのソリューションは、ニューラルネットワークを使用して最適なステッチングポイントを見つけることで、特に複雑なシーンで高い精度を提供します。

以下は、画像のステッチングとパノラマのためのオープンソースのアルゴリズムやライブラリです。

• 効率的なプロンプトエンジニアになるための簡単なガイド
• 金融におけるデジタルトランスフォーメーション：機械学習が金融サービスを再定義し、技術的負債を克服する方法
• 自己対戦を通じて単純なゲームをマスターするエージェントのトレーニング

2D世界での測定

画像のステッチングによって視覚的な範囲を広げることができますが、その視界内での世界の理解はどうでしょうか？それが画像の測定の役割です。単純なユークリッド距離計算をキャリブレーションされたセットアップで使用したり、オブジェクトを識別して測定できるディープラーニングモデルを活用したりすることで、さまざまな技術があります。

シンプルから複雑へ

• キャリブレーション手法：カメラのキャリブレーションなどの技術は、ピクセルの寸法と現実世界の寸法を関連付ける方法を提供します。キャリブレーションが行われると、単純な幾何学的な公式でも正確な測定結果が得られます。
• オブジェクト検出と追跡：YOLOやSSDのようなディープラーニングモデルは、画像やリアルタイムのビデオでオブジェクトを識別する能力に優れており、自動測定の道を開いています。

以下は、測定とフォトグラメトリのためのオープンソースの手法です。

ステッチングと測定：同じコインの2つの側面

なぜステッチングと測定の両方について議論しているのか疑問に思うかもしれません。その理由は、これらの2つの要素がしばしば連動しているからです。たとえば、監視アプリケーションでは、場所のステッチされたパノラマビューを使用して、複数のターゲット間の距離を正確に追跡および測定することができます。医療画像では、異なる角度からのステッチされた画像はより包括的なビューを提供し、より正確な測定を可能にします。

CV Pixelsの要点

趣味の人、研究者、またはCVの応用に興味を持つ人にとって、ステッチングと計測は理解するための重要な技術です。従来のアルゴリズムは迅速で簡単な手法を提供していましたが、ディープラーニングの登場により、前例のないレベルの精度と複雑さが可能になりました。CVの世界に没入するには、ピクセルとパノラマの境界がますます曖昧になり、より大きな全体像を見ることができます。

この分野は急速に進化しており、最新のアルゴリズムと手法について常に最新情報を把握することが重要です。さあ、パノラマをステッチングし、1ピクセルずつ世界を測定しましょう！

AI Giant Foundation: DGX GH200

AI/CVを利用した高度なステッチングと計測能力を活用した後、私たちはGPUの基礎的な役割も認識しています。AIの変革期において、NvidiaのDGX GH200 AIスーパーコンピュータは画期的な進歩です。この計算の巨人は、1つのGPUが4頭の象と同じ重さであり、可能性を再定義しています。

単なる大きなマシンではなく、このコンピュータは256個のNVIDIA Grace Hopper Superchips（GH200）を搭載し、驚異的な144TBの共有メモリを提供しています。これにより、開発者はほぼ500倍のメモリを利用できるため、現代の最も難解な問題に取り組むための複雑な大規模モデルを作成することができます。まさに、これは単なるマシンではなく、AIの未来が具現化されたものです。

GH200に向けて

NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchipは、AIおよびHPCアプリケーションに最適化されたNVLink-C2Cを介してNVIDIAのGraceおよびHopperアーキテクチャを統合し、一貫したCPU+GPU（H100）メモリモデルを提供します。第9世代のデータセンターGPUであるH100 Tensor Coreは、前任のA100と比較してAIトレーニングが最大9倍、AI推論が最大30倍高速化される、新しいトランスフォーマーエンジンを導入しています。

2020年5月の戦略的なブランド変革により、NvidiaはTesla GPGPUラインをTesla自動車とのブランドの混同を避けるためにNvidia Data Center GPUsに移行しました。これらのGPUは、AMDのRadeon InstinctやIntelのXeon Phiと競合し、CUDAまたはOpenCLプログラミングをサポートし、ディープラーニングや計算タスクに重要な役割を果たしました。

Tesla、Fermi、Kepler、Maxwell、Pascal（P100）、Volta（V100）、Turing（T4）、Ampere（A100、A40）、Hopper（H100）、Ada Lovelace（L40）など、10世代にわたるNvidiaのデータセンターGPUは、常にディープラーニングと科学計算の領域で進化を遂げてきました。

DGX GH200 vs GH200 vs H100

DGX GH200、GH200、H100の違いは何ですか？

gpus.llm-utils.org

NVIDIAがDGX GH200 AIスーパーコンピュータを発表

NVIDIAは本日、NVIDIA DGX™スーパーコンピュータを搭載した大容量メモリの新しいクラスのAIスーパーコンピュータを発表しました。

nvidianews.nvidia.com

NVIDIA Grace Hopper Superchip

巨大スケールのAIおよびHPCアプリケーションのために一から設計された画期的な高速CPU。

www.nvidia.com

NVIDIA Grace Hopper Superchip データシート

NVIDIA Grace™ Hopper™アーキテクチャは、NVIDIA Hopper GPUの画期的なパフォーマンスと組み合わせています。

resources.nvidia.com

Nvidia Tesla – Wikipedia

Wikipediaから目次を切り替える 無料百科事典 メーカーNvidia 導入日2007年5月2日;16年…

en.wikipedia.org

NVIDIAスーパーコンピューティングソリューション

NVIDIAデータセンターのGPUについて学ぶ-トレーニング、推論、高性能コンピューティング、人工知能…

www.nvidia.com

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!