ルネサス、ニンテンドースイッチのGeForceより40倍も速い日本製GPUの開発に成功 [422186189]
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今回のイベントでルネサスは、次世代DRP-AIとNVIDAのGPUの推論処理性能差をデモンストレーションとして見せた（図7）。
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。
また、次世代DRP-AI集積のMPUの表面温度は熱対策部品なしで約50℃だったのに対して、Jetson NanoのGPU ICにはヒートシンクが取り付けてあったがヒートシンク表面の温度は約70℃と高く、発熱量の違いもアピールした。
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00001/07963/
電力効率を10倍にできたのは、
（1）8ビットの量子化（8ビット整数演算：以前は16ビット浮動小数点演算）、
（2）ハードウエアベースの枝刈り処理（以前は枝刈り処理なし）、
（3）外部メモリーアクセスの削減の3つを行ったためだとした。
また、内蔵するMAC（積和演算器）の個数を増やして、推論処理性能を高めた。既存のDRP-AIは576個のMACを内蔵するが、RZ/V2xの次世代DRP-AIは4K個を内蔵して最大80TOPS、RZ/V2xxは2K個を内蔵して最大15TOPSの処理性能を達成する。
ファンレス！ いやいや、Nvideaの汎用GPUと8bitのエッジデバイス用を比べてもな… >>9
車載なのにGeForce RTX 4090 みたいの積めるわけねーだろ。
限られた電力で競い合ってる分野もあるんだぞ。 >>15
そうなのか？浮動小数点扱えないが、エッジデバイスでは問題ないのかな？ Jeston Nano (2019)
Jeston Orin Nano (2022) Jeston Nanoの80倍の性能
NVIDIA は本日、前世代に比べて最大 80 倍のパフォーマンスを提供する新しい Jetson Orin Nano™ システム オン モジュールを発表しました。NVIDIA® Jetson™ のラインナップ(https://www.nvidia.com/ja-jp/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-orin/ )を拡大し、エントリー レベルのエッジ AI およびロボティクスの新しい基準を設定します。
>>1 (2023) Jeston Nanoの40倍の性能
ルネップさあ... 肝心のお値段（コスト）書いてない
NSなんてSnapdragon820（7年前のハイエンド）レベルだし大したことないわけだし Jetsonは組み込み用マイコンというかモバイル機器用でルネサスも車載コンピューターとか組み込み用マイコンが本業。
PC用やスパコンで強いNVIDIAがAI使った画像認識などを武器に組み込み用マイコンの市場にも進出してきているからルネサスもNVIDIAを意識した発表したのかも ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
