　NVIDIAは2019年6月17日、同社の並列コンピューティングアーキテクチャ「CUDA」がArm CPUに対応すると発表した。600以上のハイ・パフォーマンス・コンピューティング（HPC）アプリケーションやAI（人工知能）フレームワークを含む、NVIDIAのAIとHPCソフトウェアのフルスタックが、年内にArmのエコシステムで利用できるようになる。

　このフルスタックには、「NVIDIA CUDA-X AI」とHPCライブラリ、GPUアクセラレーテッドAIフレームワーク、OpenACC対応のPGIコンパイラやプロファイラなどのソフトウェア開発ツールが含まれる。スタックの最適化が完了すると、同社はx86、POWERやArmなど、全ての主要CPUアーキテクチャをアクセラレートできることになる。

　NVIDIAによるArmベースHPCシステムへの対応は、両社の10年以上にわたる連携を通じて生まれたものだ。NVIDIAは、ポータブルゲーミング、自動運転車、ロボティクス、内蔵型AIコンピューティング向けチップ製品などにArmの技術を採用している。

まずは「Jetson Nano」の電源を入れて立ち上げる
NVIDIAが価格99ドルをうたって発表した組み込みAIボード「Jetson Nano」。本連載では、技術ライターの大原雄介氏が、Jetson 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。
「Jetson Nano」を“まとも”に使えるようにする
NVIDIAが価格99ドルをうたって発表した組み込みAIボード「Jetson Nano」。本連載では、技術ライターの大原雄介氏が、Jetson 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2回は、機械学習を試す前に“まとも”に使えるようにする。
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。
AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか
技術開発の進展により加速度的に進化しているAI（人工知能）。このAIという言葉とともに語られているのが、機械学習やディープラーニングだ。AIと機械学習、そしてディープラーニングの違いとは何なのか。
機械学習はどうやって使うのか――意外と地道な積み重ね
前編では、AI（人工知能）と機械学習、ディープラーニングといった用語の説明から、AIを実現する技術の1つである機械学習が製造業を中心とした産業界にも徐々に使われ始めている話をした。後編では、機械学習を使ったデータ分析と予測モデル作成について説明する。
世界を変えるAI技術「ディープラーニング」が製造業にもたらすインパクト
人工知能やディープラーニングといった言葉が注目を集めていますが、それはITの世界だけにとどまるものではなく、製造業においても導入・検討されています。製造業にとって人工知能やディープラーニングがどのようなインパクトをもたらすか、解説します。