NVIDIA
NVIDIA

NVIDIA（http://www.nvidia.co.jp/page/home.html）はその素晴らしいGPUセットを使って、コンピューティング能力が急激に増大する可能性を提示しています。

お客様のあらゆる実証済みのアルゴリズムは、この素晴らしいチップの能力を最大限に引き出すように、更に並列化して豊富な能力を引き出すことが出来ます。弊社は既に高速処理コンピューティングの技術を習得しており、NVIDIAジャパンを支援してお客様がCUDAプログラムを通じてGPUの能力を引き出すことをお約束します。

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サービス

サービス
  • アルゴリズムから製品までMatlabにおけるアルゴリズム設計（貴社のコンセプトをCUDAで実現）
  • 豊富なIPのカスタム化により製品納期を短縮化
  • GPUによるレガシー製品の最適化GPUスル―プットコンピューティングを利用した分析

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ビジネスフォーカス

ビジネスフォーカス

医療

  • 医療イメージング
  • CT及びMRIスキャンシステム

産業オートメーション

  • 制御システム、リモートデータ収集
  • リアルタイム物体識別及びトラッキング
  • 目視検査システム
  • モーション分析等

ホームエレクトロニクス

  • オーディオ・ビデオ処理
  • メディアトランスコーディングとフォーマット変換
  • ビデオ監視システム
  • ドキュメントイメージング

自動車

  • アクティブセーフティ（道路標識検出等）
  • 車載メディア関連処理
  • ナビゲーションシステム

グラフィック＆イメージング

  • 三次元測定
  • 画像復元（ボリュームレンダリング）
  • 画像調整（フィルタリング等）

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ケーススタディー

サンプルプロジェクト（医療分野） 実績
三次元ボリューム可視化

※MRI/CTからのRAWデータを使用

 Ｇ80の場合、CPUによる実装と比べ、205Ｘの速度を達成。
超音波装置の為の
リアルタイムスキャンコンバート		 432×646の画像に対して60fpsを達成、プログラム実行から表示開始まで0.5秒。専用のＦＰＧＡを安価なＧＰＵに取り替えることによって超音波スキャナ装置のコスト削減を実現。
CTリコンストラクション

“Filtered Back-projection”アルゴリズムを使用し、GPUにて高性能のＣＴイメージリコンストラクションを実装

 CPUによる実装と比べ、112.5ｘの速度を達成。
ADFMサーフェイスレジストレーション

GPUを使用してAdoptive Focus Deformation Model(AFDM)に基づく、サーフィスレジストレーションアルゴリズムの実装

CPUによる実装と比べ、10ｘの速度を達成。

4000以上のVertex Pointがある表面に対して、10秒未満でAfdmレジストレーションを実施。特定のGPUタイプの浮動小数点問題に起因する精度の問題も解決しました。
計算された最大の誤差は、全体のVertex Setの最も大きい値でも0.01mm未満でした。

ＧＰＵによるリアルタイム・ヴィジュアルフェイストラッキング

リアルタイムで複数の顔をトラッキング。
トラッキングスピード向上の為、GPU使用。

 CPUの場合1人の顔しか認識できませんでしたが、GPUでは同時に20人の顔を認識できました。

※CPU:Intel Pentium D（3.2GHz）、GPU:NVIDIA GeForce 8800GTS(G80)を使用

こんな時はご相談下さい

  • 従来のソースコードの性能・速度を向上したい場合
  • CPU上に実装された従来のアルゴリズムをGPUで実装したい場合
  • GPでの実装をさらに向上させたい場合

    • CUDAに関する詳しいお問い合わせは、
    日本ネスト株式会社　ジャパン・ディベロップメントセンター　CUDA担当まで

GPUコンピューティングパートナー

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