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ルネサスエレクトロニクス(株)【6723】の掲示板 2023/05/31〜2023/06/01
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>>965
そうなんですよ。
これ１か月以上前のネタですが、
とても気になっています。
●ルネサス次世代DRP-AI集積のMPU
対
●NVIDIAのGPU
組み込むEV車メーカーの反応はどうなんでしょうかね。
画期的な処理能力というのは分かるのですが、
EVメーカーにNVDAを凌ぐものとして評価され引き合い注文が殺到しているのか？ -
>>965
同じ並列処理(多数の行列計算)でもそんなに差があるのですね。NVIDIAより数段上の性能とは知りませんでした。ルネサスの技術はすごいですね。だからこんなに注目されているのですね。昨日自分もGPUについて勉強しましたが、一概にGPUといっても雲泥の差がありますね！
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>>965
NVDAのHolder なら、評価の格差を考えて、入れ替えでしょう。
実際、2290円でブロック買いした外資も
単に「割安」日本株というだけでなく、
この技術力に対する評価格差に目を付けたのかもしれません。
不当な評価格差であるなら是正されていきます。
これだけ資金が集中し出来高増えている。
是正に期待します。
bak***
ウルトラマンメビウス！
NVIDIAは現在、GPUで80％以上のシェアを持つ。
GPUはグラフィック処理のためのプロセッサー、並列処理に非常に長けています。単純な計算を大量に高速で行うのに適している。
そこでGPUをグラフィック以外の処理にも使えるよう、GPUによる汎用計算（GPGPU）のためにNVIDIAが開発したプラットフォームがCUDA。
CUDAとGPGPUが大きな注目を浴び、広く普及したのはAIの深層学習（ディープラーニング）で活用できることが分かった。現在、AIは第3次ブーム。GPUとCUDAを活用した深層学習モデル。
しかし、NVIDIAのGPU（Graphics Processing Unit）をエッジ/エンドポイントの推論に使うには3つの問題があると、
「ルネサスは主張する。」
（1）発熱量が大きいこと、（2）NVIDIAのGPU開発環境のCUDA（Compute Unified Device Architecture）や、PyTorchやTensorFlowといった機械学習開発フレームワークに慣れていない組み込みシステム開発者が多いこと、（3）NVIDIAが用意するGPUのラインアップでは処理性能の幅が狭い（いわゆるスケーラビリティーが十分でない）ことである。
ルネサス次世代DRP-AI集積のMPUの試作チップと、NVIDIAのGPUモジュール「Jetson Nano」の双方で、YOLOv2モデルを使って物体検出を実行した。次世代DRP-AI集積のMPUは5.3msで物体認識できたのに対して、Jetson Nanoは200msかかり、処理性能の差を見せた。
つまり性能でルネサスが37.7倍勝っているのだ。
コピペですが。