NVIDIA、OpenCVによるアプリケーション開発のGPUアクセラレーションを実現

 
 
CUDAをサポートしたOpenCV、次世代ロボティクスから安全な自動車まで、 コンピュータービジョンをベースとしたメインストリーム用 アプリケーションの実用化に道を拓く

2010年9月23日 - カリフォルニア州サンタクララ - NVIDIA(本社:米国カリフォルニア州サンタクララ、社長兼CEO: ジェンスン・フアン(Jen-Hsun Huang)、Nasdaq:NVDA)は本日、ロボティクス、自動車、医療、消費者製品、セキュリティ、製造、研究などの分野で高度なアプリケーションを開発する際に人気の高いコンピュータービジョン・ライブラリ、OpenCVがCUDAをサポートすると発表しました。

OpenCVでGPUアクセラレーションが利用できるようになると、今後、開発時に、精度が高く高度なOpenCVアルゴリズムを高解像度の画像に対してリアルタイムに実行することが可能になります。しかも、消費電力は削減されます。この結果、メインストリーム向けにさまざまなコンピュータービジョン・アプリケーションが新しく開発されることになるでしょう。

OpenCVは累計ダウンロード数が200万を超え、活用する開発者も数千人にのぼるほど人気の高いコンピュータービジョン・ライブラリです。このライブラリが開発に用いられているのはコンピュート・インテンシブかつパワフルなアプリケーションで、その多くは、安定したリアルタイム・パフォーマンスが求められるものです。たとえば、新しいOpenCV深度計算エンジンで比較すると、GPUアクセラレーションを活用した場合、CPUのみの同等システムに対して5倍から10倍もの高速処理が可能になります。

OpenCVの生みの親でWillow Garageのシニア・リサーチャー、ゲェアリー・ブラッドスキー(Gary Bradski)氏は、次のように述べています。「コンピュータービジョンの世界では、計算能力の限界がさまざまなものを制限しています。最近のパワフルなアルゴリズムでオブジェクトの認識や追跡、3D再構成が行いたいと思ってもできませんし、それだけではなく、アルゴリズム発明の創造性さえも制限してしまっているのです。CUDA GPUで高速化すれば、OpenCVアルゴリズムの多くは5倍から10倍もの速度で処理できるようになり、アプリケーション・デベロッパーにとって既存アルゴリズムの実用性が高くなりますし、将来的にもっと能力の高いアプリケーションを発明したり組み合わせて構築したりすることが可能になるはずです。」

NVIDIAの自動車ビジネス担当ジェネラルマネージャー、タナー・オズチェリック(Taner Ozcelik)は、次のように述べています。「NVIDIA GPUによるOpenCVの高速化により、最先端の自動車ドライバ支援アプリケーションなど、消費者に人気のさまざまなアプリケーションで必要とされる高度なアルゴリズムを処理できるだけのパワーが得られるようになりました。OpenCVというツールボックスを活用すれば、開発者はビジョン用アルゴリズムを基礎から作り上げる必要がなくなり、このパワーを使って各種製品の研究や開発をすばやく進めることが可能になります。これは、幅広い産業にコンピュータービジョンが普及する大きな一歩になるものと思われます。」

一般的な関数やパワフルな関数でCUDA GPUをサポートしたOpenCVは、2011年秋にリリースされる予定です。OpenCVソースコード・リポジトリでは、GPU対応のOpenCV機能がすでに一部、提供されています。

スタンフォード大学のコンピュータ・サイエンス学科と電気工学科で教授を務めるセバスチャン・スラン(Sebastian Thrun)氏は、次のように述べています。「私の研究室では、自律型車両の研究にOpenCVを積極的に使っています。OpenCVがCUDA GPUで高速化してくれれば、研究チームのパフォーマンスが大きく向上し、研究に大きく役立ってくれるものと思います。OpenCVとCUDAの組み合わせは、自律型車両についてコンピュータービジョンでできることを劇的に増やしてくれるはずです。」

GTCでOpenCVセッションを開催(9月20日~23日)
NVIDIAのGPU Technology Conference(GTC)ではGPUを中心としたセッションが合計280時間以上、CUDA C/C++開発についても25を超えるセッションが開催され、GPUコンピューティングの最新ニュース、開発、成果など豊富な情報を得ることができます。GPUを活用したOpenCVについてのプレゼンテーションも行われます。たとえば9月23日の基調講演では、OpenCVを活用してロボティクス・テクノロジーを開発し、DARPAから賞をうけたロボティクスのパイオニア、スタンフォード大学のセバスチャン・スラン(Sebastian Thrun)氏が登壇します。

GTCおよびGTCにおけるOpenCVセッションについての詳細は、www.nvidia.com/gtcをご覧ください。

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NVIDIA、GTC、GPU、CUDA、GPGPU、OpenCV、コンピュータービジョン、ハイパフォーマンスコンピューティング、開発者、自動車、医療、セキュリティ、製造、研究

 

NVIDIA について

NVIDIAは、1999年にグラフィックス・プロセッシング・ユニット(GPU)を発明した時、コンピュータグラフィックスのパワーを世界に目覚めさせました。それ以来、ポータブルメディアプレイヤーからノートブック、ワークステーションまで幅広い範囲におけるインタラクティブなグラフィックス機器で、継続的かつ驚異的なビジュアルコンピューティングの新しい標準を創り上げてきました。NVIDIAのプログラム可能なGPUの専門的技術は、費用のかからない安価な、そして幅広いアクセスができるスーパーコンピュータによる並列処理の進歩を続けています。米フォーチュン誌でNVIDIAは半導体産業におけるイノベーション分野で2年連続して1位にランキングされました。より詳しい情報については、www.nvidia.com あるいは日本語サイト//www.nvidia.co.jpをご覧ください。

本参考情報に記載されている記述の中には、GPU アクセラレーションによるOpen CVの利点と影響、ビジュアルコンピューティングと並列処理のエキスパート、モダンコンピューティング上の会社特許による影響など、これらに限らず、将来予測的なものが含まれており、予測とは大幅に異なる結果を生ずる可能性があるリスクと不確実性を伴っています。これらのリスクと不確実性に関してはこれらに限らず、より効率かつ迅速な技術開発、並列処理におけるCPUの採用、デザイン、製造、あるいはソフトウェアの欠陥、技術開発および競合による影響、ユーザの嗜好および需要の変化、競合製品のユーザの採用、業界標準およびインターフェースの変更、システムを統合する際の当社製品および技術の予期せぬパフォーマンスの損失などがあり、その他のリスクの詳細に関しては、Form 10-Kの2010年8月1日を末日とする四半期レポートなど、米証券取引委員会(SEC)に提出されているNVIDIAの報告書に適宜記載されます。これらの将来予測的な記述は発表日時点での見解に基くものであり、NDIVIAはこれらの記述を更新する一切の義務を負いません。

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