1|2「UnixBench」で軽くベンチマークさて、せっかく体制も整ったので、軽くベンチマークを行ってみることにした。使うのはGitHubで公開されている「UnixBench」である。インストールであるが、以下のコマンドを実行した(実行後にログを見て頂くと分かるが、少なくとも原稿執筆時点ではインストールされているものが最新版だった)。gitその後さらに以下のコマンドを実行。.これにより、UnixBenchのソースを“Unixbench”というサブディレクトリに展開してくれる。これが完了したら、以下のコマンドを実行する。./Runベンチマークのビルドと実行が行われ、結果が表示される。ちなみにテスト内容は以下の通りだった。copy)のパターンもあるので、おおむね1時間ほどの時間を要する作業である。結果は表1に示す通りである。Copyの場合はUSB電源でもACアダプターでもほとんど性能差が見られない。Copyの場合は(テストによって差があるが)ACアダプターを利用した方が1割以上性能が伸びているケースが見られる。要するにCUDAコアを使わない場合でも、CPUコアをフルにブン回すと10Wを超える消費電力になる場合があり、なのでUSB電源の場合には動作周波数を抑えるなどして消費電力を下げて動作しているものと思われる。ACアダプターの利用は必須、と考えていいだろう。Nanoの立ち上げから、一般的な組み込みAIとしての活用までを含めていろいろと試していく。第1回は、まず電源を入れて立ち上げるところから始める。組み込みAIは必要不可欠な技術へ、推論に加えて学習も視野に2017年初時点では芽吹きつつあった程度の組み込みAI。今や大きな幹にまで成長しつつあり、2019年からは、組み込み機器を開発する上で組み込みAIは当たり前の存在になっていきそうだ。使い道にひときわ関心を寄せたのは、子どもを持つGTC参加者たちだ。2018」の初日に行われた基調講演に、創業者兼CEOのジェンスン・フアン氏が登壇。AGX」のローンチを発表するとともに、国内の製造業がAI開発プラットフォームとしてNVIDIAのGPUや開発プラットフォームを広く採用していることをアピールした。TX1」と比べて2倍の処理性能もしくは2倍の電力効率を実現している。SNSfacebooktwitterITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。